Predicting Job Burnout of Medical Staff of Karaj Government Hospitals by Ego Strength: Mediating Role of Emotion Regulation and Alexithymia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the current study was to examine the mediating role of alexithymia and emotion regulation in the prediction of job exhaustion among the treatment staff of Karaj city government hospitals, as determined by ego strength. The current research was descriptive of the correlation type. The research’s statistical population comprised all active medical personnel employed by Karaj public hospitals during the spring of 2024. 250 people (97 men and 153 women) were selected as a sample using the available sampling method. The tools of the current research included Ego Strength Scale (ESS), Emotion Regulation Questionnaire (ERQ), Toronto alexithymia Scale (TAS) and Maslach Job Burnout Questionnaire (MBI). The structural equation analysis method was employed to analyze the collected data in SPSS version 25 and Mplus version 8.3. The obtained findings indicated that job burnout was substantially and negatively predicted by Ego Strength. Ego Strength had a direct and significant effect on emotion regulation and alexithymia, and emotion regulation and alexithymia also had a direct and significant effect on job burnout. The indirect path analysis results indicated that the relationship between ego strength and job burnout is substantially mediated by emotion regulation and alexithymia. Considering the stressful environment of hospitals and considering the findings of the research, it is possible to design and implement educational and intervention programs based on ego strength with more emphasis on emotional dimensions, including emotion regulation and alexithymia, in order to reduce the burnout of medical staff.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 découle