Exploring links between sensory processing sensitivity, professional quality of life, and negative affectivity in clinical and counselling psychologists
Notice bibliographique
Résumé
Mental health professionals, like professionals in other fields, experience a high risk of burnout. Situational as well as individual factors can increase this risk. The current study explored possible mediators of the relationships between the personality trait of sensory processing sensitivity (SPS) and the risk of poor professional quality of life and negative affectivity in a group of 95 clinical or counselling psychologists. Participants completed self-report measures of SPS, three proposed mediators (perceived negative impacts of the COVID-19 pandemic, compassion satisfaction, and self-compassion) and five different outcome variables (burnout, secondary traumatic stress, stress, anxiety, and depression). Subscale scores on the measures of SPS were used to compute composite scores reflecting the strength of positive (SPS+) and negative (SPS-) trait clusters. The three proposed mediators were entered into each mediation model in parallel to allow us to tease apart the unique roles they played in explaining links between these two facets of SPS and our outcome variables. Reporting higher levels of SPS- traits predicted greater perceived pandemic burden and lower levels of self-compassion and compassion satisfaction. Links between SPS- traits and increased risk of all five negative outcomes were fully or partially mediated by at least two of the mediators. In contrast, high scores on the SPS+ trait cluster predicted higher levels of compassion satisfaction which predicted lower levels of burnout and secondary traumatic stress. This study identified several important risk and protective factors for clinical and counselling psychologists with SPS. By exploring the nature of the association between SPS and professional quality of life and mental health, the findings may inform proactive measures to support those with SPS who work in this vital area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».