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Enregistrement W4416354895 · doi:10.65035/9dm60p57

<b>PERCEPTIONS OF JOB STRESS, JOB SATISFACTION, AND WORK PERFORMANCE AMONG HOSPITAL STAFF IN PUBLIC-PRIVATE PARTNERSHIP-OPERATED FACILITIES IN BAJAUR TRIBAL DISTRICT, PAKISTAN</b>

2025· article· W4416354895 sur OpenAlexaff
M. Jan, Mohammad Zakria

Notice bibliographique

RevueJournal of medical & health sciences review. · 2025
Typearticle
Langue
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careThematic analysisJob satisfactionCoping (psychology)General partnershipQualitative researchJob stressHuman resource management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Healthcare workers in Public-Private Partnership (PPP)-operated hospitals in Bajaur Tribal District, Pakistan, face unique challenges due to the hybrid healthcare model, characterized by high stress levels, resource scarcity, and systemic barriers. Understanding the relationships between job stress, job satisfaction, and work performance in these settings is crucial for improving healthcare delivery and worker well-being. Objective: This study aimed to explore the lived experiences of healthcare workers in PPP hospitals, focusing on the impact of job stress on job satisfaction and work performance, and identifying the coping mechanisms that healthcare workers rely on to manage stress and sustain their performance in this challenging context. Methods: A qualitative phenomenological design was employed, utilizing Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) to analyze data collected through semi-structured interviews with 20 healthcare workers, including doctors, nurses, paramedics, support staff, and administrative personnel. The data were transcribed verbatim, and thematic coding was conducted manually using Microsoft Word and Excel to identify emergent themes related to job stress, satisfaction, coping mechanisms, and performance. Results: The analysis revealed five key themes. Operational overload and stress emerged as a major source of strain, with healthcare workers facing high patient loads, resource shortages, and staff deficiencies, leading to significant stress and burnout. Additionally, systemic barriers in the PPP context, including delayed salaries, lack of specialists, and unclear administrative structures, exacerbated stress levels. Despite these challenges, job satisfaction acted as a buffer, with healthcare workers reporting fulfillment from helping patients, team support, and professional development. Coping mechanisms such as peer support, religious practices, and physical breaks were crucial in maintaining emotional and physical resilience. Finally, job stress negatively impacted work performance, causing delays in patient care, reduced focus, and errors. However, job satisfaction and effective coping strategies moderated these effects, helping healthcare workers maintain performance despite the stressors they faced. Conclusions: This study highlights the significant role of job satisfaction and coping mechanisms in mitigating the adverse effects of job stress on work performance in PPP hospitals. The systemic barriers and operational overload faced by healthcare workers in resource-scarce settings call for urgent policy interventions to address staffing shortages, improve resource allocation, and provide emotional and social support. Enhancing job satisfaction and support systems will be crucial in improving healthcare delivery and the well-being of healthcare workers in these environments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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