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Enregistrement W4408782397 · doi:10.1177/07334648251328400

Care Aides Compassion Fatigue, Burnout, and Compassion Satisfaction Related to Long-Term Care (LTC) Working Environment

2025· article· en· W4408782397 sur OpenAlexafffundabout
Ashikur Rahman, Yinfei Duan, Holly Symonds‐Brown, Jordana Salma, Carole A. Estabrooks

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBurnoutCompassion fatigueStaffingEmotional exhaustionPsychologyCompassionJob satisfactionLong-term careNursingMedicineClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe staff shortages, sustained stress, low compassion satisfaction, high compassion fatigue, and serious levels of burnout among healthcare workers were frequently reported during COVID-19. In this cross-sectional study with 760 care aides working in 28 LTC homes in Alberta, Canada, we used a two-level multilevel regression model to examine how working environments were associated with compassion fatigue, burnout, and compassion satisfaction measured with the Professional Quality of Life (ProQOL-9) scale. Our findings showed that higher compassion satisfaction and lower burnout were observed when care aides perceived a more supportive working culture. Care aides reported higher compassion fatigue when there was a lack of structural or staffing resources. We also found that perceptions of not having enough staff or enough time to complete tasks were significantly associated with higher levels of burnout. These findings suggest which elements of the working environment may be promising targets for improvement efforts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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