Work engagement levels and correlates among physician assistants in Ghana: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background Work engagement (WE) is critical to quality primary healthcare delivery. However, limited research has explored its levels and determinants among healthcare professionals in low- and middle-income countries. This study assessed the levels and correlates of work engagement among physician assistants (PAs) in Ghana. Methods A cross-sectional study was conducted among 439 PAs from October to December 2024. Participants were recruited via emails, social media platforms, and posters featuring study links and scannable questionnaire codes. WE was measured using the validated Utrecht Work Engagement Scale questionnaire. Results Overall, WE levels were average, with similar trends across the three subdomains. In the bootstrapped multivariate linear regression model, anxiety was negatively associated with WE ( β = − 0.49, 95% confidence interval [ CI ]: −0.77 to −0.21). Conversely, working in an urban area ( β = 0.36, 95% CI : 0.05 to 0.67), holding the rank of PA/Senior PA ( β = 0.27, 95% CI : 0.03 to 0.52), reporting good self-rated health (β = 0.54, 95% CI : 0.19 to 0.88), and working at health centers ( β = 0.86, 95% CI : 0.22 to 1.50) were positively associated with WE levels. Conclusion WE levels are average in the study sample, highlighting the need for strategic interventions to improve and sustain the healthcare workforce’s motivation and performance. Addressing workplace stressors, enhancing professional development opportunities, and fostering supportive work environments could improve engagement among PAs and healthcare professionals in general. Strengthening WE is essential for ensuring resilient quality primary healthcare systems and achieving the goals of universal health coverage.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».