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Enregistrement W7097273264

Geriatrics Today, 5, pp-pp September 2002 GERIATRICS Today: J CAN GERIATR SOC 132 CLINICAL INVESTIGATION STAFF BURNOUT IN LONG-TERM CARE FACILITIES

2015· article· en· W7097273264 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepersonalizationBurnoutEmotional exhaustionExploratory researchGeriatricsPersonal careHealth careWorkloadDescriptive statistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A rapidly changing health and long-term care environment characterized by efficiency and cost-contain-ment is resulting in changing roles and responsibilities among all levels of staff who work with seniors in long-term care facilities. More is being asked of all, and there are reports of health-care providers who are overworked, stressed-out and suffering from burnout. Little is known of the burnout experienced by staff in long-term care facilities. We investigated levels of burnout among nursing personnel who provide care to seniors in long-term care facilities in the Ottawa-Carleton Region. Methods: Methods were exploratory and descriptive and employed the use of mail-back questionnaires from a ran-dom and proportional sample of 86 registered nurses (RNs), 92 registered practical nurses (RPNs) and 49 health-care aides (HCAs). The Maslach Burnout Inventory was used to gather data about respondents ’ perceptions of their level of personal accomplishment, emotional exhaustion, involve-ment and depersonalization. Results: Mean scores were highest on measures of per-sonal accomplishment (7.3) and emotional exhaustion (5.7). There were statistically significant differences between HCAs (7.0) and RPNs (5.2) or RNs (5.0) on levels of emo-tional exhaustion. Mean scores were lowest on measures of depersonalization (4.1) and involvement (5.0). HCAs (5.7) differed significantly from either RPNs (4.8) and RNs (4.6) on level of involvement. Conclusion: Staff burnout does not auger well for the pro-vision of high quality care to residents of long-term care facilities. Administrators should strive to reduce staff’s level of emotional exhaustion and increase their level of person-al involvement with residents, to ensure care that is caring and comprehensive. Key words: Staff, burnout, long-term care facilities, frail elderly

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,310 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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