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arXiv:2507.05264 (stat)
[提交于 2025年6月25日 ]

标题: 机器学习在摩洛哥医疗工作者预防倦怠中的作用

标题: The contribution of machine learning to the prevention of burnout among healthcare workers in Morocco

Authors:Mohammed Eddaou
摘要: 近年来,尤其是在新冠疫情期间,摩洛哥面临着用户需求带来的巨大压力,导致公立医院的工作量显著增加。 这种情况引发了关于医疗人员职业健康的重大问题。 虽然以前的研究主要关注人工智能在保障军人安全和增强其韧性中的作用,但尚无研究探讨其在保护医疗人员免受心理社会风险方面的作用。 这种不足促使我们提出以下核心问题:机器学习在预防摩洛哥医疗人员情感耗竭(倦怠)方面有何贡献? 这项工作是旨在开发情感耗竭(倦怠)风险预测模型的建模方法的一部分,其参数将通过监督学习进行估计。 从科学角度来看,这项工作旨在为预防影响医疗机构工作人员的心理社会风险系统的发展做出贡献。 从管理角度来看,这项研究旨在为医疗机构的决策者提供工具,使他们能够预见与情感耗竭(倦怠)相关的精神社会障碍,并实施适当的预防措施。
摘要: In recent years, and particularly during the Covid-19 pandemic, Morocco has experienced significant pressure from user demand, leading to a significant workload in public hospitals. This situation raises major questions regarding the occupational health of healthcare staff. While previous studies have focused on the role of AI in the safety and resilience of military personnel, no research has investigated its role in protecting healthcare personnel from psychosocial risks. This inadequacy leads us to formulate the following central question:What is the contribution of machine learning to the prevention of emotional exhaustion (burnout) among healthcare staff in Morocco? This work is part of a modeling approach aimed at developing a predictive model of the risks of emotional exhaustion (burn-out), the parameters of which will be estimated using supervised learning. From a scientific perspective, this work aims to contribute to the development of systems for preventing psychosocial risks affecting staff in healthcare establishments. From a managerial perspective, this research aims to equip decision-makers in healthcare establishments so that they can anticipate psychosocial disorders linked to emotional exhaustion (burn-out) and implement appropriate preventive measures.
主题: 应用 (stat.AP)
引用方式: arXiv:2507.05264 [stat.AP]
  (或者 arXiv:2507.05264v1 [stat.AP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.05264
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.30870.66880
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来自: Mohammed Eddaou Pr [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 6 月 25 日 16:56:06 UTC (787 KB)
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