Occupational stress in the Australian nursing workforce: a comparison between hospital‑based nurses and nurses working in very remote communities
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare workplace conditions and levels of occupational stress in two samples of Australian nurses. Design: The research adopted a cross‑sectional design, using a structured questionnaire. Setting: Health centres in very remote Australia and three major Australian hospitals. Subjects: 349 nurses working in very remote Australia and 277 nurses working in three major hospitals in South Australia and the Northern Territory. Main Outcome Measures: The main outcome measures were psychological distress (assessed using the General Health Questionnaire‑12), emotional exhaustion (assessed using the Maslach Burnout Inventory), work engagement (assessed using the Utrecht Work Engagement Scale‑9) and job satisfaction (assessed using a single item measure based on previous relevant research). Results: Results revealed that nurses working in major Australian hospitals reported higher levels of psychological distress and emotional exhaustion than nurses working very remotely. However, both groups report relatively high levels of stress. Nurses working very remotely demonstrated higher levels of work engagement and job satisfaction. There are common job demands and resources associated with outcome measures for both nurses working very remotely and nurses working in major hospitals. Conclusion: This research has implications for workplace interventions and the retention of staff in both hospitals and remote area health care facilities.
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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 | 0,001 | 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 ».