Death attitudes and positive coping in Spanish nursing undergraduates: a cross‐sectional and correlational study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To analyse the relationship between death attitudes, emotional intelligence, resilience and self-esteem in a sample of nursing undergraduates. BACKGROUND: The death attitudes held by nursing students may influence the care they offer to end-of-life patients and their families. Emotional intelligence, resilience and self-esteem are important social and emotional competencies for coping positively with death and dying. DESIGN: Cross-sectional and correlational study. METHODS: Participants were 760 nursing undergraduates from four nursing schools in Spain. Data were collected in 2013-2014. The students responded anonymously to a self-report questionnaire that gathered socio-demographic data and which assessed the following aspects: fear of death (Collett-Lester Fear of Death Scale), death anxiety (Death Anxiety Inventory-Revised), perceived emotional intelligence (Trait Meta-Mood Scale, with its three dimensions: attention, clarity and repair), resilience (Brief Resilient Coping Scale) and self-esteem (Rosenberg Self-Esteem Scale). In addition to descriptive statistics, analyses of variance, mean differences, correlations and regression analyses were computed. RESULTS: Linear regression analysis indicated that attention to feelings, resilience and self-esteem are the significant predictors of death anxiety. CONCLUSIONS: The results show that death anxiety and fear of death are modulated by social and emotional competencies associated with positive coping. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: The training offered to future nurses should include not only scientific knowledge and technical skills but also strategies for developing social and emotional competencies. In this way, they will be better equipped to cope positively and constructively with the suffering and death they encounter at work, thus helping them to offer compassionate patient-centred care and minimising the distress they experience in the process.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».