Changing Trends in Job Satisfaction and Burnout for Care Aides in Long-Term Care Homes: The Role of Work Environment
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This study examined the association between care unit work environments in long-term care (LTC) homes and trends in care aides' job satisfaction and burnout (exhaustion, cynicism, reduced professional efficacy) from 2014 to early 2020. Design This was a retrospective longitudinal study using data from care aide surveys collected by the Translating Research in Elder Care research program over 3 periods: September 2014–May 2015 (T 1 ), May 2017–December 2017 (T 2 ), and September 2019–March 2020 (T 3 ). Settings and Participants The study included 631 care aides from a stratified random sample of 84 LTC homes in 3 Canadian provinces, who participated in data collection at all 3 time points. Methods We used mixed-effects linear regression with a "time by work environment" interaction to assess whether work environment is associated with trends in job satisfaction (Michigan Organizational Assessment Questionnaire Job Satisfaction Subscale) and burnout (Maslach Burnout Inventory-General Survey). We standardized the outcomes using z-scores. Results Between T 1 and T 2 , care aides in care units with less favorable work environments—characterized by less supportive leadership, weaker work culture, less effective team communication and feedback mechanisms, and insufficient structural resources and staffing—experienced a statistically significant decline in job satisfaction (B = −0.17, P < .01) and professional efficacy (B = −0.20, P < .01), along with an increase in exhaustion (B = 0.15, P < .05) and in cynicism (B = 0.27, P < .001). Those in more favorable work environments exhibited no statistically significant changes in these variables during the same period. Moreover, care aides in less favorable work environments continued to experience an increase in exhaustion from T 2 to T 3 (B = 0.16, P < .05). Conclusions and Implications A positive work environment at the care unit level mitigated the deterioration in care aides' job satisfaction and burnout over the period studied. Targeted interventions to improve work environments show promise in sustaining the resilience of the care aide workforce.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».