Personality traits and workplace factors predict professional quality of life among companion-animal veterinary professionals
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the prevalence of burnout (BO), secondary traumatic stress (STS), and compassion satisfaction (CS) and identify associated individual, clinic, and dog-handling factors among veterinary professionals. Methods: A cross-sectional online questionnaire was distributed to veterinary professionals in Canada and US (2023 to 2024). The questionnaire collected individual, clinic, and dog-handling information and measured ProQOL (BO, STS, CS). Logistic regression models examined associations between these factors and ProQOL. Results: Participants (n = 691) had moderate BO (71.2%), STS (71.8%), and CS (74.3%); 2.4% reported high STS, and none had high BO. Veterinarians had lower odds of moderate/high BO (OR, 0.50; 95% CI, 0.32 to 0.78) and CS (OR, 0.12; 95% CI, 0.021 to 0.64) compared with nonveterinarians. Below-normal personality traits were associated with moderate/high BO and/or STS: extraversion (BO: OR, 2.25; 95% CI, 1.47 to 3.46), agreeableness (BO: OR, 2.02; 95% CI, 1.29 to 3.18; STS: OR, 1.60; 95% CI, 1.07 to 2.39), conscientiousness (BO: OR, 3.91; 95% CI, 2.41 to 6.34; STS: OR, 3.81; 95% CI, 2.47 to 5.88), emotional stability (BO: OR, 1.96; 95% CI, 1.24 to 3.11), and openness (BO: OR, 1.64; 95% CI, 1.05 to 2.56; STS: OR, 1.88; 95% CI, 1.26 to 2.81). Stress-reducing certification was associated with moderate/high BO (OR, 2.04; 95% CI, 1.14 to 3.64). Conclusions: Personality traits and individual factors were associated with ProQOL, whereas handling techniques were not. Clinical Relevance: Findings provide exploratory evidence for workplace strategies to reduce BO and STS and enhance CS while generating hypotheses for future intervention research.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».