Geriatrics Today, 5, pp-pp September 2002 GERIATRICS Today: J CAN GERIATR SOC 132 CLINICAL INVESTIGATION STAFF BURNOUT IN LONG-TERM CARE FACILITIES
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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.
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 ».