What Strategies Do the Nurses Apply to Cope With Job Stress?: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nursing staff encounter a lot of physical, psychological and social stressors at work. Because the adverse effects of job stress on the health of this group of staff and subsequently on the quality of care services provided by nurses; study and identify how nurses cope with the job stress is very important and can help prevent the occurrence of unfavorable outcomes. OBJECTIVES: The aim of this study was to explore the experiences of nurses to identify the strategies they used to cope with the job stress. METHODS: In this qualitative study content analysis approach was used. Purposive sampling approach was applied. The sample population included 18 nurses working in three hospitals. Data collection was conducted through face to face unstructured interview and was analyzed using conventional content analysis approach. FINDINGS: The analysis of the data emerged six main themes about the strategies used by nurses to cope with job stress, which, include: situational control of conditions, seeking help, preventive monitoring of situation, self-controlling, avoidance and escape and spiritual coping. CONCLUSIONS: Exploring experiences of nurses on how to cope with job stress emerged context-dependent and original strategies and this knowledge can pave the ground for nurses to increase self-awareness of how to cope with job stress. And could also be the basis for planning and the adoption of necessary measures by the authorities to adapt nurses with their profession better and improves their health which are essential elements to fulfill high-quality nursing care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».