Dijital Yorgunluğun Çalışan Performansı Üzerindeki Etkisinde İş Yükünün Aracı Rolü
Öz
Bu çalışmanın amacı, sağlık hizmetlerinde dijital yorgunluğun çalışan performansı üzerindeki etkisini incelemek ve bu ilişkide iş yükünün aracı rolünü ortaya koymaktır. Dijitalleşmenin sağlık sektöründe hızla yaygınlaşması, çalışanlar üzerinde yeni bilişsel ve psikolojik talepler oluşturmakta; bu durum performans çıktıları açısından önemli sonuçlar doğurmaktadır. Bu nedenle çalışma, dijital yorgunluk, iş yükü ve performans arasındaki ilişkileri bütüncül bir çerçevede ele alarak literatüre katkı sağlamayı hedeflemektedir. Araştırmada nicel yöntem benimsenmiş ve veriler Batı Karadeniz Bölgesi’nde görev yapan 630 sağlık çalışanından anket yoluyla toplanmıştır. Ölçüm modelinin geçerlilik ve güvenirliği PLS-SEM analizi ile test edilmiş; yapısal model aracılığıyla hipotezler değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, dijital yorgunluğun çalışan performansı üzerinde negatif ve anlamlı bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir (β = −0,41; p < 0,001). Dijital yorgunluğun tüm alt boyutlarının performansı olumsuz etkilediği belirlenmiştir (β değerleri −0,25 ile −0,34 arasında). Ayrıca dijital yorgunluğun iş yükünü artırdığı (β = 0,37; p < 0,001), iş yükünün ise performansı düşürdüğü (β = −0,37; p < 0,001) tespit edilmiştir. Aracılık analizi, iş yükünün dijital yorgunluk ile performans arasındaki ilişkide kısmi aracı rol oynadığını ortaya koymaktadır (dolaylı etki β = −0,14; p < 0,001). Bu çalışma, dijital yorgunluk ve iş yükünü birlikte ele alarak sağlık çalışan performansını açıklayan bütüncül bir model sunması bakımından literatüre katkı sağlamaktadır. Ayrıca bulgular, sağlık yöneticilerine dijital taleplerin yönetimi ve iş yükünün dengelenmesi yoluyla çalışan performansının artırılmasına yönelik önemli uygulama çıkarımları sunmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Achat, H. M., Mittal, R., Stubbs, J. M., Gilroy, N., Schindeler, S. K., Shaban, R. Z., & Solano, T. (2022). Managing COVID-19 in an Australian designated isolation facility: Implications for current and future healthcare crises based on in-depth interviews. PloS one, 17(12), e0278479. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0278479
- Agarwal, R., Gao, G., DesRoches, C., & Jha, A. K. (2010). Research commentary—The digital transformation of healthcare: Current status and the road ahead. Information Systems Research, 21(4), 796–809. https://doi.org/10.1287/isre.1100.0327
- Alobayli, F., O'Connor, S., Holloway, A., & Cresswell, K. (2023). Electronic health record stress and burnout among clinicians in hospital settings: A systematic review. Digital Health, 9, 20552076231220241. https://doi.org/10.1177/20552076231220241
- Aycan, Z., & Eskin, M. (2005). Childcare, Spousal, and Organizational Support in Predicting WorkFamily Conflict for Females and Males in Dual-Earner Families with Preschool Children. Sex Roles, 53(7), 453-471.
- Bakker, A. B., & Demerouti, E. (2017). Job demands–resources theory. Journal of Occupational Health Psychology, 22(3), 273–285. https://doi.org/10.1037/ocp0000056
- Bates, D. W., Saria, S., Ohno-Machado, L., Shah, A., & Escobar, G. (2014). Big data in health care: Using analytics to identify and manage high-risk and high-cost patients. Health Affairs, 33(7), 1123–1131. https://doi.org/10.1377/hlthaff.2014.0041
- Beasley, J. W., Wetterneck, T. B., Temte, J., Lapin, J. A., Smith, P., Rivera-Rodriguez, A. J., & Karsh, B. T. (2011). Information chaos in primary care: Implications for physician performance and patient safety. Journal of the American Board of Family Medicine, 24(6), 745–751. https://doi.org/10.3122/jabfm.2011.06.100255
- Bullock, A., Colvin, A. D., & Jackson, M. S. (2022). Zoom fatigue in the age of COVID- 19. Journal of Social Work in the Global Community, 7(1), 1- 15. https://doi.org/10.5590/jswgc.2022.07.1.01
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Örgütsel Davranış
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Yayımlanma Tarihi
27 Ağustos 2026
Gönderilme Tarihi
1 Mayıs 2026
Kabul Tarihi
23 Temmuz 2026
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2026 Cilt: 7 Sayı: 2