Assessment of job satisfaction and contributing factors among community health officers in Chhattisgarh, India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Job satisfaction plays a crucial role in the performance, motivation, and retention of healthcare professionals. Community health officers (CHOs), introduced under the Ayushman Bharat initiative, are pivotal in delivering primary healthcare services at health and wellness centers (HWCs). This study assesses the job satisfaction of CHOs working in the HWCs-sub-health centers (HWC-SHCs) of Chhattisgarh, exploring the key factors affecting their motivation and retention. Methods: A mixed-methods approach was employed. The quantitative component included 100 CHOs from Raipur (non-tribal) and Bijapur (tribal) districts, using a five-point Likert scale for job satisfaction assessment. For the qualitative component, 16 in-depth interviews were conducted to explore personal experiences, challenges, and motivating factors. Data were analyzed using SPSS v.22 and thematic analysis. Results: A total of 61% of CHOs reported dissatisfaction with their jobs, with the most dissatisfaction in monetary benefits (89%). Factors like workload, lack of safety, and management challenges contributed to dissatisfaction. However, CHOs were most satisfied with self-appraisal (80%) and their relationships with coworkers (74%). Bijapur district reported higher satisfaction (56.5%) compared to Raipur (33.8%). Conclusions: The study highlights the need for improved salaries, better safety measures, and workload reduction to enhance CHO job satisfaction. Policy changes addressing these issues are essential for sustainable healthcare delivery in both tribal and non-tribal areas.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».