The organization-level and physician-level factors associated with primary care physicians’ confidence in pandemic response: A multilevel study in China
Notice bibliographique
Résumé
Primary care physicians (PCPs) suffered from heavy workloads and health problems during COVID-19 pandemics, and building their confidence in pandemic response has great potential to improve their well-being and work performance. We identified the organizational factors associated with their confidence in pandemic response and proposed potential management levers to guide primary care response for the pandemic. We conducted a cross-sectional survey with 224 PCPs working in 38 community health centers in China. Guided by self-efficacy theory, organization-level factors (organizational structure and organizational culture) and physician-level factors (job skill variety, perceived organizational support, work-family conflict, and professional fulfillment) were selected, and two-level ordinal logit models were built to examine their association with PCPs' confidence in pandemic response. We found that hierarchical culture (OR = 3.51, P<0.05), perceived organizational support (OR = 2.36, P<0.05), job skill variety (OR = 1.86, P<0.05), and professional fulfillment (OR = 2.26, P<0.05) were positively associated with PCPs' confidence in pandemic response. However, the influence of organization structure and work-family conflict seemed limited. The study not only increases our understanding of the influence of organizational context on PCPs' pandemic response confidence, but also points out potential management levers for front-line primary care managers to enhance primary care pandemic response capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».