Examining factors associated with job satisfaction among homecare rehabilitation professionals transitioning out of the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Homecare rehabilitation professionals (hcRPs) play a critical role in promoting client independence and health management in home and community settings. However, the COVID-19 pandemic has exacerbated burnout, mental health challenges and occupational stress among hcRPs, negatively affecting job satisfaction, care quality and job retention. This study aims to examine factors influencing job satisfaction among Canadian hcRPs transitioning out of the pandemic. Design/methodology/approach This study is part of a larger mixed-methods research project investigating burnout and occupational stress in hcRPs. Quantitative data were collected through self-reported questionnaires from a sample of 100 English-speaking hcRPs employed by a large home care organization. Descriptive analyses were conducted, and two logistic regression models were developed: one analyzing demographic predictors and the other focusing on occupational experiences. Findings Higher levels of social and supervisory support and lower work stress were significantly associated with greater job satisfaction. These results underscore the importance of targeted workplace interventions to enhance social and supervisory support and implement stress-reduction measures. Originality/value This study provides evidence-based insights into the predictors of job satisfaction for hcRPs, an often-overlooked workforce facing unique challenges post-COVID-19. By addressing these factors, organizations can develop effective strategies to improve job satisfaction, enhance care quality and reduce turnover. Future research should investigate causal relationships and the role of job control in hcRPs’ job satisfaction.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».