Managing Resilience and Exhaustion Among Health Care Workers Through Psychological Self-Care: The Impact of Job Autonomy in Interaction With Role Overload
Notice bibliographique
Résumé
Francis Maisonneuve,1 Anaïs Galy,1 Patrick Groulx,2 Denis Chênevert,1 Colleen Grady,3 Angela M Coderre-Ball3 1Department of Human Resources Management, HEC Montréal, Montréal, QC, Canada; 2Department of Organisations and Human Resources, ESG UQAM, Montréal, QC, Canada; 3Department of Family Medicine, Queen’s University, Kingston, ON, CanadaCorrespondence: Francis Maisonneuve, Pôle Santé HEC Montréal, 501 De la Gauchetière, Niveau 5, aile D, Montréal, QC, H3T 2A7, Canada, Tel +1 514 998 9183, Email francis.maisonneuve@hec.caPurpose: Drawing on the conservation of resources theory, we explore how job autonomy affects resilience and emotional exhaustion through psychological self-care (PSC). In addition, we study the impact of role overload as a boundary condition which dampens the beneficial effects of job autonomy.Methods: Cross-sectional data was collected through an online survey among Canadian health care workers (HCWs) across multiple organizations. We performed structural equation modeling (SEM) to test the proposed hypotheses (N=860).Results: Job autonomy had a positive relationship with resilience and negative with emotional exhaustion, both through PSC. However, high role overload hinders these relationships.Conclusion: Job autonomy combined with reasonable workload allows HCWs to invest in themselves in the form of PSC, which in turn alleviates their emotional exhaustion and fosters their resilience. Accordingly, this helps HCWs in overcoming both current and future adverse events at work. Valuing autonomy and PSC through communication and contextualized human resource management practices will help support HCWs and health care organizations in turn. Indeed, nurturing resilience and reducing emotional exhaustion will provide and protect the needed individual resources to face future disruptive events, consequently leading to strengthen health care organizations.Keywords: job autonomy, role overload, psychological self-care, resilience, emotional exhaustion
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».