Factors That Influence Physician Assistant Job Satisfaction and Retention in Manitoba: A Survey Response
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A significant amount of healthcare providers in Canada are suffering from job dissatisfaction, burnout, or plan to leave healthcare in the next few years. Physician Assistants (PA) were the fastest-growing sector of this Canadian healthcare workforce in 2021. Despite this, very little research has been conducted to date on the factors that influence PA job satisfaction and retention in Canada. Research from the United States has shown that autonomy, compensation, physician support, and role flexibility are highly associated with job satisfaction among PAs. Objective: The objective of this study was to undertake a census of working PAs in Manitoba and to determine what employment conditions were considered important to PAs and may influence job satisfaction and retention. Methods: An online survey was constructed and distributed to 153 registered and licensed PAs in the province of Manitoba. The survey consisted of a demographic collection section, a quantitative assessment of relevant employment conditions on a 5-point Likert scale, and a qualitative section with open questions analyzed via keyword analysis. Results: Employment conditions found to be the most important were schedule, hours worked per week, amount of vacation, physician/supervisor support, work culture or co-workers, and type of contract. Conditions considered important were compensation level, autonomy, receiving benefits/pension, practice area/specialty, type of employer, location of work, career advancement, and scope of practice. The most frequently encountered keywords were supervisor, flexibility, contract, and schedule. Conclusion: This study demonstrated that autonomy and physician support continue to be key factors that drive PA retention and job satisfaction as seen in previous literature. However, greater attention should be given to job flexibility, scheduling, hours worked, and time away from work as they are of significant importance to PAs practicing in Manitoba and could reflect a broader professional trend in Canada.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».