Impact de la qualité de vie au travail sur la consommation d’antalgiques chez les personnels soignants des services d’urgences et de réanimation
Bibliographic record
Abstract
Introduction : La qualité de vie au travail des soignants d’urgences et de réanimation est impactée par les contraintes spécifiques qui pèsent sur ces services. Ces professionnels de santé sont particulièrement exposés aux évènements stressants et à des conditions de travail imprévisibles (e.g., la crise Covid-19). Ils sont ainsi plus à risque de ressentir de la douleur et de développer des troubles de la santé. Cette étude vise à évaluer la relation entre la QVCT et la consommation d’antalgiques, ainsi que son association avec l’anxiété, le stress, la dépression, l’épuisement professionnel et l’alexithymie. Matériel et méthodes : Nous avons réalisé une enquête nationale et multicentrique, à l’aide d’un questionnaire en ligne. La consommation d’antalgiques a été étudiée par un ensemble de questions. La QVCT était évaluée par la version française de l’échelle de qualité de vie au travail (WRQoL) ; le stress perçu, l’anxiété et la dépression par la Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21) ; l’épuisement professionnel par le Maslach Burnout Inventory Human Service Survey (MBI-HSS) ; les stratégies d’adaptation par la Brief-Cope ; l’alexithymie par la Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Après des statistiques descriptives de l’échantillon, nous avons identifié des profils latents d’individus en se basant sur les scores continus des dimensions de la WRQoL. Résultats : Parmi les 137 soignants des services d’urgences et de réanimation ayant participé, 54% étaient des paramédicaux et 45% des médicaux. L’analyse du profil latent a permis d’identifier deux profils de QVCT : (1) Haute QVCT, (2) Faible QVCT avec des scores de bien-être général, d’interface famille/travail, de satisfaction au travail et de la carrière, de contrôle et de condition de travail plus faibles que le premier profil. Nous avons observé que les soignants du profil Faible QVCT consommaient plus d’antalgiques pour des douleurs qu’ils estiment être liées au travail ou des douleurs toutes causes confondues (χ2 (5) = 15.5, p = .008). Nous avons également constaté que ces individus avaient des scores plus élevés d’alexithymie (χ2 = 8.3 ; p <.01), d’anxiété (χ2 = 7.3 ; p <.01), de stress (χ2 = 28.1 ; p <.001), de dépression (χ2 = 16.3 ; p <.001), d’épuisement émotionnel (χ2 = 66.5 ; p <.001) et de dépersonnalisation (χ2 = 18.5 ; p <.001). Ils utilisent également moins la stratégie d’adaptation « pensées positive » (χ2 = 11.6 ; p <.001)...
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 | 0.006 | 0.017 |
| 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) | 0.007 | 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".