Developing sustainable well-being in the healthcare industry: Role of supervisor and co-worker support, green workload, and work-related generative AI use. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF SANNA BARROW-202420820 Final KFUPM Thesis.pdf Restricted to Repository staff only until 4 June 2027. Download (1MB)

Arabic Abstract

سانا بارو الاسم الكامل : 1 تطوير الرفاهية المستدامة في قطاع الرعاية الصحية: دور دعم المشرف: ودعم الزميل، والعبء الوظيفي الأخضر، واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي المرتبط بالعمل عنوان الرسالة : المجال الرئيسي التخصص : مايو 2026 تاريخ الدرجة العلمية : 2 أصبحت رفاهية الموظفين في قطاع الرعاية الصحية مصدر قلق بالغ في ظل تزايد عبء العمل، والضغوط، وندرة الموارد على المستوى العالمي. في دولة نامية مثل غامبيا، تتفاقم هذه التحديات بسبب النقص الحاد في الموارد، والهياكل الهرمية، والرقمنة السريعة. مما يجعل من المهم لهذا البحث دراسة الرفاهية المستدامة في القطاع الصحي من خلال تحديد دور دعم المشرف، ودعم الزميل، والعبء الوظيفي الأخضر، واستخدام الذكاء الاصطناعي المرتبط بالعمل. ومع ذلك، هناك أبحاث تجريبية محدودة أُجريت في هذا المجال، وتحديدًا في غامبيا، كونها دولة نامية. لذلك، تهدف هذه الدراسة إلى سد هذه الفجوة من خلال دراسة دور العبء الوظيفي الأخضر كمبادرة خضراء في توسط علاقة دعم المشرف ودعم الزميل بالرفاهية المستدامة. علاوة على ذلك، تبحث هذه الدراسة أيضًا في تأثير استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي المرتبط بالعمل كمعدِّل في تعزيز دعم المشرف ودعم الزميل للرفاهية المستدامة عبر العبء الوظيفي الأخضر. وأخيرًا، تم تحديد التأثير المباشر لدعم المشرف ودعم الزميل على الرفاهية المستدامة باستخدام إطار متطلبات الوظيفة-الموارد (JD-R) لتحديد مؤشرات الرفاهية المستدامة. 3 4 استخدمت الدراسة منهجية كمية لفحص العلاقات بين البنيات. باستخدام طريقة المسح المقطعي عبر الإنترنت، تم جمع البيانات من 583 ممرضًا وطبيبًا يعملون في 27 مستشفى في غامبيا (سواء الخاصة منها والعامة). بعد فحص البيانات، أُجري التحليل النهائي على 569 فردًا. تم فحص العلاقات الافتراضية باعتماد نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) باستخدام برنامج SmartPLS 4.0 والحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية (SPSS) لتنظيف البيانات. 5 6 أظهرت النتائج أن جميع الفرضيات التسع كانت ذات دلالة إحصائية. ساهم دعم المشرف ودعم الزميل بشكل مباشر في تعزيز الرفاهية المستدامة للممرضين والأطباء في غامبيا. تنبأ العبء الوظيفي الأخضر بشكل إيجابي بالرفاهية المستدامة، وتوسط في علاقة كل من دعم المشرف ودعم الزميل. كشف استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي المرتبط بالعمل عن دور معدِّل مزدوج: حيث عزز مسار دعم المشرف بينما أضعف مسار دعم الزميل. أوضح النموذج المعدَّل المُتوسَّط ما نسبته 43.6% من التباين في الرفاهية المستدامة. نظريًا، تقدم هذه الدراسة العديد من الإسهامات للأدبيات الموجودة: أولاً، أثبتت أن العبء الوظيفي الأخضر يمثل موردًا وظيفيًا تحفيزيًا ضمن إطار متطلبات الوظيفة-الموارد؛ ثانيًا، تكشف عن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي المرتبط بالعمل كمعدِّل ذي حدين يُعزز دعم المشرف ويُبطل مساهمة دعم الزميل؛ ثالثًا، تُظهر تطبيق إطار متطلبات الوظيفة-الموارد (JD-R) في سياق دولة نامية منخفضة الموارد داخل منشأة رعاية صحية، مسلطة الضوء على أولوية ديناميكيات الدعم الهرمي. 7 8 استراتيجيًا، من خلال دمج استخدام الذكاء الاصطناعي المرتبط بالعمل كمورد تكميلي يُعزز المسارات التي يقودها المشرف مع الحفاظ على التعاون بين الأقران، يمكن لإدارة المستشفيات، وصنّاع السياسات في غامبيا وفي سياقات نامية مماثلة، تحسين رفاهية الموظفين، والكفاءة التشغيلية، والاستدامة البيئية، وجودة رعاية المرضى في وقت واحد

English Abstract

Employee well-being in the healthcare industry has become a critical concern amid rising workload, stress, and resource constraints globally. In a developing country like The Gambia, these challenges are amplified by severe resource shortage, hierarchical structures, and rapid digitalization. These make it important for this research to examine sustainable well-being in the health sector by determining the role of supervisor support, coworker support, green workload, and work-related artificial intelligence use. However, there is limited empirical research conducted in this area, specifically in The Gambia, a developing country. Therefore, this study aims to fill this gap by examining the role of green workload as a green initiative in mediating the supervisor support and coworker support to sustainable well-being. Further, this study also examines the influence of work-related generative artificial intelligence use as a moderator in enhancing supervisor support and coworker support in enhancing sustainable well-being through green workload. Finally, the direct influence of supervisor support and coworker support on sustainable well-being was determined by using the Job Demands-Resources (JD-R) framework to determine the indicators of sustainable well-being. The study used a quantitative methodology to examine the relationships between the constructs. Using a cross-sectional online survey method, data were collected from 583 nurses and doctors working in the 27 hospitals in The Gambia (both private & public). After data screening, the final analysis was done with 569 subjects. Hypothetical relationships were examined by adopting structural equation modelling (SEM) using SmartPLS 4.0 and the statistical package for social scientists (SPSS) for data cleaning. The result revealed that all nine hypotheses are statistically significant. Supervisor support and coworker support contributed directly to enhanced sustainable well-being of nurses and doctors in The Gambia. Green workload positively predicted sustainable well-being and mediated both supervisor support and coworker support. Work-related generative artificial intelligence use revealed a dual moderating role: strengthening the supervisor support pathway while weakening the coworker support pathway. The moderated-mediated model explained 43.6% of the variance in sustainable well-being. Theoretically, this study makes several contributions to the existing literature: firstly, it validated green workload as a motivational job resource within the Job Demands-Resources framework; secondly, it reveals work-related generative artificial intelligence use as a dual-edged moderator that enhances supervisor support and negates the contribution of coworker support; thirdly, it demonstrates the Job Demands-Resources(JD-R) framework’s application in a developing country context with low-resources in a healthcare facility, highlighting the primacy of hierarchical support dynamics. Strategically, by integrating work-related artificial intelligence use as a complementary resource that strengthens supervisor-led pathways while preserving peer collaboration. Hospital administration, policymakers in The Gambia and in similar developing contexts can simultaneously improve staff well-being, operational efficiency, environmental sustainability and quality of patient care.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Management and Marketing
Department:	KFUPM Business School > Management and Marketing
Thesis Advisor:	Md Asadul Islam,
Thesis Committee Members:	Ghazanfar Ali Abbasi, Yogesh Dwivedi,
Depositing User:	SANNA BARROW
Date Deposited:	07 Jun 2026 05:26
Last Modified:	07 Jun 2026 05:26
URI:	https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144502