Une exploration des effets de la satisfaction au travail des sages-femmes sur le «burnout», l’intention de quitter et la mobilité professionnelle : une étude longitudinale au Sénégal
Notice bibliographique
Résumé
Dans le contexte actuel de crise des ressources humaines en Afrique sub-saharienne, il est important de comprendre comment les professionnels de santé vivent leur travail et comment cela les affecte. Cette étude longitudinale se focalise sur les sages-femmes du Sénégal en raison de leur rôle stratégique dans la réduction de la mortalité maternelle et infantile dans le pays. Une cohorte de 226 sages-femmes de 22 hôpitaux au Sénégal a participé à l’étude. Leur satisfaction au travail a été mesurée en 2007-8 avec un instrument multidimensionnel développé en Afrique de l’Ouest. Trois effets attendus : le « burnout, » l’intention de quitter et la mobilité professionnelle ont été mesurés deux ans plus tard. Des statistiques descriptives ont comparé celles qui ont quitté leur poste à celles qui sont restées, et une série de régressions multiples a modélisé les liens entre les facettes de la satisfaction au travail et les variables d’effet, en contrôlant pour les caractéristiques individuelles et institutionnelles. Les résultats ont montré un taux relativement faible de « turnover » sur 2 ans (18%), malgré une forte intention de quitter son poste (58.9%), surtout pour faire une nouvelle formation professionnelle. Les départs étaient majoritairement volontaires (92%) et entièrement intra-nationaux. Les sages-femmes se disaient le moins satisfaites avec leur rémunération et leur environnent de travail, et une forte proportion éprouvait des niveaux élevés d’épuisement émotionnel (80.0%) et de dépersonnalisation (57.8%). Toutefois, elles rapportaient être satisfaites de leur moral et de la stabilité de leur travail, et seulement 12% avaient des niveaux faibles d’accomplissement personnel. L’épuisement émotionnel était associé avec l’insatisfaction vis-à-vis de la rémunération et des tâches, la recherche active d’emplois était liée avec être insatisfaite de la stabilité du travail et avoir quitté son poste était associé avec une insatisfaction avec la formation continue. Cette étude montre que les sages-femmes semblent souffrir de « burnout », mais qu’elles se sentent toujours confiantes et accomplies au travail. Les résultats suggèrent que promouvoir la formation continue pourrait aider à retenir les sages-femmes dans leurs postes et dans la profession.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».