Une exploration des effets de la satisfaction au travail des sages-femmes sur le «burnout», l’intention de quitter et la mobilité professionnelle : une étude longitudinale au Sénégal
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte actuel de crise des ressources humaines en Afrique sub-saharienne, il est important de comprendre comment les professionnels de santé vivent leur travail et comment cela les affecte. Cette étude longitudinale se focalise sur les sages-femmes du Sénégal en raison de leur rôle stratégique dans la réduction de la mortalité maternelle et infantile dans le pays. Une cohorte de 226 sages-femmes de 22 hôpitaux au Sénégal a participé à l’étude. Leur satisfaction au travail a été mesurée en 2007-8 avec un instrument multidimensionnel développé en Afrique de l’Ouest. Trois effets attendus : le « burnout, » l’intention de quitter et la mobilité professionnelle ont été mesurés deux ans plus tard. Des statistiques descriptives ont comparé celles qui ont quitté leur poste à celles qui sont restées, et une série de régressions multiples a modélisé les liens entre les facettes de la satisfaction au travail et les variables d’effet, en contrôlant pour les caractéristiques individuelles et institutionnelles. Les résultats ont montré un taux relativement faible de « turnover » sur 2 ans (18%), malgré une forte intention de quitter son poste (58.9%), surtout pour faire une nouvelle formation professionnelle. Les départs étaient majoritairement volontaires (92%) et entièrement intra-nationaux. Les sages-femmes se disaient le moins satisfaites avec leur rémunération et leur environnent de travail, et une forte proportion éprouvait des niveaux élevés d’épuisement émotionnel (80.0%) et de dépersonnalisation (57.8%). Toutefois, elles rapportaient être satisfaites de leur moral et de la stabilité de leur travail, et seulement 12% avaient des niveaux faibles d’accomplissement personnel. L’épuisement émotionnel était associé avec l’insatisfaction vis-à-vis de la rémunération et des tâches, la recherche active d’emplois était liée avec être insatisfaite de la stabilité du travail et avoir quitté son poste était associé avec une insatisfaction avec la formation continue. Cette étude montre que les sages-femmes semblent souffrir de « burnout », mais qu’elles se sentent toujours confiantes et accomplies au travail. Les résultats suggèrent que promouvoir la formation continue pourrait aider à retenir les sages-femmes dans leurs postes et dans la profession.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".