P-584 UNDERSTANDING BURNOUT AMONG CANADIAN MEDICAL LABORATORY PROFESSIONALS WORKING DURING THE SECOND WAVE OF THE COVID-19 PANDEMIC IN ONTARIO, CANADA: USING A GENDERED-BASED ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Medical laboratory professionals are mostly women and play a crucial role in delivering health services and provide and perform millions of tests daily on blood, body fluids, cells and tissues. The study examined the mental health and well-being of medical laboratory professionals working during the second wave of the COVID-19 pandemic. Methods A sequential explanatory mixed-methods study was conducted to explore mental health outcomes in medical laboratory professionals, including medical laboratory technologists, medical laboratory assistants, and medical laboratory technicians, working in Ontario, Canada. A self-reported questionnaire on burnout and job stress was administered, and Two focus groups were also conducted. Thematic analysis was used to develop themes and subthemes. Results A total of 441 (47.5% response rate) medical laboratory professionals completed the survey. Most of the respondents self-identified as female (90.2%). Most of the medical laboratory professionals were women, with a mean age of 43.1 and a standard deviation of 11.7. The prevalence of burnout was 72.3% for medical laboratory technologists. In the adjusted demographic model, those ≥50 (OR = 0.36, 95% CI: 0.22–0.59) were approximately one-third as likely to experience burnout as those under 50. The qualitative focus groups demonstrated four key themes: staff shortage, feeling forgotten, work environment, and resilience. Discussion There is limited research regarding the workplace mental health of medical laboratory professionals. This study provides preliminary evidence regarding their mental health and well-being in the workplace. Conclusion Future research is warranted to understand the relationship between the workplace mental health of these workers and its impact on their mental health.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».