Merck Animal Health Veterinary Team study reveals factors associated with well-being, burnout, and mental health among nonveterinarian practice team members
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the levels of burnout, well-being, and mental health of nonveterinarian employees of veterinary practices and, for context, compare them to veterinarians and the general population by use of validated instruments. METHODS: An online survey of 2,271 nonveterinary practice employees drawn from members of the North American Veterinary Technicians Association, members of the Veterinary Hospital Managers Association, referrals from veterinarian respondents to a companion survey, and a large hospital group that owns several hundred US veterinary practices. The study was fielded from September 11 to October 9, 2023. RESULTS: A majority of practice team members were satisfied with their work in veterinary medicine. However, serious psychological distress was twice as prevalent among team members as among veterinarians and well-being was lower than that of veterinarians. Burnout was similar to veterinarians. Personality played a role: team members on average were more likely to score higher in neuroticism than veterinarians and the general population, and neuroticism was a predictor of low well-being, poor mental health, and burnout. There was also evidence of substantial financial stress among team members. CONCLUSIONS: Serious psychological distress was common among practice team members. Financial stress may play a role. Burnout and low levels of well-being were also common. CLINICAL RELEVANCE: This study provided a useful profile of the psychological conditions that many practice employees may be experiencing.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».