Psychosocial and organizational work environment of nurse managers and self-reported depressive symptoms: Cross-sectional analysis from a cohort of nurse managers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The association between depressive symptoms and psycho-organisational work environment has been established in the literature. Some studies have evaluated depressive symptoms in healthcare workers, but little research has been carried out among nurse managers. The aim of the study is to evaluate the depressive symptoms prevalence among nurse managers' population and work environment factors. MATERIAL AND METHODS: A descriptive correlational research design was used. Data were collected from 296 nurse managers in five hospitals in the eastern area of France between 2007 and 2008. Health outcomes were evaluated by measuring depressive symptoms (CES-D scale), the exposure data by assessing psycho-organisational work environment with effort-reward imbalance-model of Siegrist. Multiple logistic regressions were used to describe the strength of the association between depressive symptoms and effort-reward imbalance adjusted for personal and occupational characteristics of the nurse managers. RESULTS: Among the nurse managers, a third had depressive symptoms, and 18% presented an effort-reward imbalance (ratio: ≥ 1). A significant association was found between depressive symptoms and effort-reward imbalance (OR = 10.81, 95% CI: 5.1-23, p < 10(-3)), and with esteem as a reward (OR = 3.21, 95% CI: 1.6-6.3, p < 10(-2)). CONCLUSION: In view of the hierarchical situation of nurse managers and their primary roles in hospitals, it is necessary to take prevention measures to improve their work environment and health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».