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Enregistrement W4394841462 · doi:10.1371/journal.pone.0298744

Professional quality of life in animal research personnel is linked to retention & job satisfaction: A mixed-methods cross-sectional survey on compassion fatigue in the USA

2024· article· en· W4394841462 sur OpenAlexaff
Lauren Young, Fabienne Ferrara, Lisa Kelly, Tara Martin, Sally Thompson-Iritani, Megan R. LaFollette

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and Health
Mots-clésCompassion fatigueJob satisfactionBurnoutCompassionQuality of life (healthcare)Life satisfactionPsychologyMedicineMental healthNursingCross-sectional studyApplied psychologyClinical psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Working with research animals can be both rewarding and challenging. The rewarding part of the work is associated with understanding the necessity for animal research to improve the health of humans and animals and the knowledge that one can provide care and compassion for the animals. Challenges with animal research include witnessing stress/pain in animals necessitated by scientific requirements, end of study euthanasia, and societal stigmatization about animal research. These challenges could be compounded with more general workplace stresses, in turn, impacting job retention and satisfaction. However, these factors have yet to be formally evaluated. Therefore, the purpose of this survey was to comprehensively evaluate professional quality of life's correlation with key workplace metrics. METHODS: Six institutions were recruited to participate in a longitudinal intervention trial on compassion fatigue resiliency. This manuscript reports key baseline metrics from this survey. A cross-sectional mixed methods survey was developed to evaluate professional quality of life, job satisfaction, retention, and factors influencing compassion fatigue resiliency. Quantitative data were analyzed via general linear models and qualitative data were analyzed by theme. RESULTS: Baseline data was collected from 198 participants. Personnel who reported higher compassion satisfaction also reported higher retention and job satisfaction. Conversely, personnel who reported higher burnout also reported lower job satisfaction. In response to open-ended questions, participants said their compassion fatigue was impacted by institutional culture (70% of participants), animal research (58%), general mental health (41%), and specific compassion fatigue support (24%). CONCLUSIONS: In conclusion, these results show that professional quality of life is related to important operational metrics of job satisfaction and retention. Furthermore, compassion fatigue is impacted by factors beyond working with research animals, including institutional culture and general mental health support. Overall, this project provides rationale and insight for institutional support of compassion fatigue resiliency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,768
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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