Work Systems Factors Associated With Burnout in Sonographers Working in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Burnout in sonographers is a prevalent and complex professional hazard associated with poorer quality of work life, productivity, and patient outcomes. This study aimed to understand the prevalence of and work systems factors associated with burnout among a large sample of sonographers. Materials and Methods: Research study registry participants (n=3659) were invited to complete a follow-up survey about personal and work environment factors, including work hours, break time, coworker and supervisor support, and job satisfaction, overall health, and sleep quality. The Copenhagen Burnout Inventory assessed personal, work-related, and client burnout. Simple and multiple linear regressions were used to identify work systems factors associated with burnout. Results: Of 1389 respondents, over half reported moderate-to-severe personal and work-related burnout, while one-quarter reported moderate-to-severe client burnout. Higher work-related burnout was associated with younger age, working in the Western U.S., working full-time work, taking fewer weekly break hours, poorer overall health and sleep quality, and lower supervisor support and job satisfaction. Client burnout was associated with poorer sleep quality and lower job satisfaction. Conclusion: Burnout was prevalent in a large sample of sonographers. Multilevel work systems factors are associated with burnout, suggesting collaboration among sonographers, administrators, and organizations is needed to address burnout.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».