Exploratory analysis of the professional quality of life in an Italian radiotherapy department: The role of empathy and alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Professional quality of life (QoL) is crucial for healthcare workers as it affects performance at work and interaction with patients, but little is known about stressors influencing radiation oncology professionals. The present study aims to explore the professional QoL of radiation oncologists (ROs) and radiation therapists (RTTs) in an Italian radiotherapy department and to report data about the possible impact of personality factors, such as alexithymia and empathy. Material and methods: Participants filled out three validated questionnaires measuring the professional QoL, alexithymia, and empathy: (i) Professional Quality of Life Scale (ProQOL); (ii) Toronto Alexithymia Scale (TAS-20); (iii) Interpersonal Reactivity Index (IRI). Correlation, regression analyses and non-parametric tests were run. Results: A total of 48 professionals completed the survey (66.7% ROs, 33.3% RTTs). Considering the ProQOL dimensions, moderate levels of risk for burnout (BO) and secondary traumatic stress (STS) were found. BO was found to be predictive by TAS-20 total score (β=.37, p =.010), while STS resulted to be predictive by TAS-20 total score (β=.54, p <.001) and IRI Empathic Concern subscale (β=.45, p <.001). No significant differences were found between ROs and RTTs for all the considered variables, except for TAS-20 total score ( p =.032), higher for RTTs. Conclusions: Results showed no evidence of high risk of burnout and no intrinsic differences regarding the professional QoL between ROs and RTTs. Findings suggest a significant role of alexithymia and empathy predicting professional QoL. These results underscore the importance of promoting a positive work environment and emotional competencies to prevent high stress levels.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».