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Enregistrement W6908739882 · doi:10.3389/fpubh.2024.1367546.s001

Table_1_Resilience among organ donation coordinators: a Canadian mixed-methods study.DOCX

2024· dataset· en· W6908739882 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHistory of Computing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoping (psychology)Organ donationDonationPsychological resilienceDescriptive statisticsQualitative researchQualitative propertyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Organ and Tissue Donation Coordinators (OTDCs) are key to the success of deceased organ donation processes. However, reduced resilience can leave them susceptible to the incidence of work-related issues and decrease the quality of the care provided. Therefore, this study aimed to examine the extent of resilience and influencing aspects among OTDCs in Canada. Methods Mixed-method (QUAN-qual) explanatory sequential design. Quantitative data was collected using an online cross-sectional survey approach with demographic data and the validated scales and analyzed using descriptive and inferential statistics. Qualitative data was collected using a descriptive approach with a semi-structured interview guide and analyzed using content analysis. Results One hundred twenty participants responded to the survey, and 39 participants were interviewed. Most participants from the survey were female (82%), registered nurses (97%) and on average 42 years old. The quantitative data revealed that OTDCs had a high level of perceived compassion satisfaction (ProQOL-CS = 36.3) but a resilience score (CD-RISC = 28.5) lower than other groups of healthcare professionals. OTDCs with over a year of experience in the role were more likely to have higher levels of resilience. The qualitative data identified that participants saw resilience as crucial for their work-related well-being. Although coping strategies were identified as a key factor that enhance resilience, many OTDCs reported difficulty in developing healthy coping strategies, and that the use of unhealthy mechanisms (e.g., alcohol and smoking) can result in negative physical consequences (e.g., weight gain) and reduced resilience levels. Conclusion Participants reported using a series of coping and protective strategies to help build resilience, but also difficulty in developing healthy mechanisms. The lack of healthy coping strategies were seen as contributing to negative work-related issues (e.g., burnout). Our findings are being used to develop tailored interventions to improve resilience and healthy coping strategies among organ donor coordinators in Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,019

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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