Post-traumatic stress, psychological needs and empathy among professional and family caregivers
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The aim of this study is to examine the effects of post-traumatic stress disorder (PTSD), psychological needs, and empathy (EMP) on burnout (BRN) levels among professional and family caregivers. Methods: The study sample consists of a total of 379 participants, including 197 professional caregivers and 182 family caregivers. Participants were selected using the snowball sampling method. Data were collected using the PTSD checklist for DSM-5 (PCL 5), the Toronto Empathy Questionnaire, the Basic Psychological Needs Scale, the Maslach Burnout Inventory (MBI), and a Socio-Demographic Information Form. The study was conducted using a relational survey model, and structural equation modeling (SEM) was employed to examine both direct and indirect effects. Results: The SEM findings revealed that PTSD had a significant direct effect on BRN, which was partially mediated by psychological needs and EMP. Notably, the mediating role of empathy was more pronounced in the professional caregiver group, where the direct effect of PTSD on BRN dropped by nearly 49% after accounting for EMP and psychological needs. In contrast, this reduction was only 15% among family caregivers, suggesting that professional caregivers are more vulnerable to BRN due to EMP-driven mechanisms. Additionally, the indirect effects were also statistically significant. These findings suggest that unmet psychological needs and high levels of EMP may contribute to increased BRN among caregivers. Conclusion: The findings revealed that both psychological needs and EMP play a partial mediating role in the relationship between PTSD and BRN. As caregivers’ levels of EMP increase, they may become more vulnerable to BRN. Addressing unmet psychological needs and promoting balanced EMP are considered important for protecting the mental health of both professional and family caregivers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».