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1.
Buenos Aires; GCBA. Dirección General de Estadística y Censos; oct. 2018. f: 31 l: 48 p. tab, graf.(Población de Buenos Aires, 15, 27).
Monography in Spanish | UNISALUD, BINACIS, InstitutionalDB, LILACS | ID: biblio-1120087

ABSTRACT

El presente trabajo estudia los patrones de uso del tiempo de la población de las ciudades de Buenos Aires y Rosario, Argentina, sobre la base de las Encuestas de Uso del Tiempo realizadas en 2005 y 2010, respectivamente. Ambos relevamientos utilizan en su metodología el "diario de actividades" del día anterior y el mismo codificador de actividades, el cual es una reformulación del Clasificador Internacional de Actividades de Uso del Tiempo (ICATUS) de Naciones Unidas. A partir de un estudio comparativo de los principales resultados, se pretende determinar cuáles son las similitudes y diferencias en el "día promedio" de los habitantes de las ciudades de Rosario y Buenos Aires, desagregando por género y diferenciando días "laborables" y "no laborables". De este modo, se busca visibilizar los nexos entre los usos del tiempo (o cantidad de vida) y la calidad de vida. Además, se estudian los tiempos simples y compuestos y el vínculo entre trabajo no remunerado y los patrones demográficos. (AU)


Subject(s)
Humans , Male , Female , Adolescent , Adult , Middle Aged , Quality of Life , Time , Work/statistics & numerical data , Surveys and Questionnaires/statistics & numerical data , Cities/statistics & numerical data , Time Management , Work-Life Balance/methods , Work-Life Balance/trends , Work-Life Balance/statistics & numerical data , Holidays/statistics & numerical data , Job Description
3.
Einstein (Säo Paulo) ; 15(2): 130-135, Apr.-June 2017. tab
Article in English | LILACS | ID: biblio-891377

ABSTRACT

ABSTRACT Objective To evaluate the quality of life of physicians and investigate to what extent it is affected by work addiction. Methods This is an exploratory, descriptive and cross-sectional study, conducted with 1,110 physicians. For data collection, we used a questionnaire with sociodemographic information, the World Health Organization Quality of Life BREF, and the Work Addiction Scale. Results Most physicians presented high quality of life. Female participants presented lower quality of life in the domains psychologic, environment and general (p<0.05). Quality of life was negatively correlated with the number of shifts (p<0.005). The higher the addiction to work, the lower the quality of life. Conclusion The research allowed understanding the implications of work addiction in the quality of life. Further studies are required to support the development of strategies that improve health conditions and quality of life of medical professionals.


RESUMO Objetivo Avaliar a qualidade de vida de médicos e investigar em que medida a adição ao trabalho a afeta. Métodos Trata-se de um estudo exploratório, descritivo e transversal, realizado com 1.110 médicos. Para coleta de dados, optou-se por utilizar um questionário contendo informações sociodemográficas, bem como aplicar o instrumento World Health Organization Quality of Life-BREF e a Escala de Adição ao Trabalho. Resultados Os médicos, em sua maioria, apresentaram alta qualidade de vida. Os participantes do sexo feminino tiveram menor qualidade de vida em relação aos homens nos domínios psicológico, meio ambiente e geral (p<0,05). A qualidade de vida correlacionou-se negativamente com o número de plantões (p<0,005), e quanto maior a adição ao trabalho, menor a qualidade de vida. Conclusão A pesquisa permitiu o conhecimento das implicações da adição ao trabalho sobre a qualidade de vida. Novos estudos são necessários para subsidiar a elaboração de estratégias que melhorem a saúde e a qualidade de vida do profissional médico.


Subject(s)
Humans , Male , Female , Adult , Physicians/psychology , Physicians/statistics & numerical data , Quality of Life/psychology , Surveys and Questionnaires , Behavior, Addictive/psychology , Work-Life Balance/statistics & numerical data , Physicians, Women/psychology , Physicians, Women/statistics & numerical data , Socioeconomic Factors , Cross-Sectional Studies , Risk Factors , After-Hours Care/statistics & numerical data
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