Effects of a care workshop on caring behavior and job involvement of nurses
Notice bibliographique
Résumé
Objective : The aim of the study was to determine the effectiveness of a care workshop in improving caring behaviors and job involvement among nurses. Methods : A quasi-experimental designed study was used in which 338 nurses, on a hospital in Taiwan were surveyed before and after a care workshop. The intervention consisted: (1) formal educational sessions twice a week for six weeks, (2) a loving care mentorship activity, and (3) posts of exemplary caring behavior and stories. The socio-demographics, the Modified Caring Assessment Report Evaluation Q-sort, and the Modified Job Involvement Instrument were used. Descriptive statistics were analyzed to evaluate participant demographic characteristics. Paired t tests were used to determine the effects of a care workshop on caring behaviors and job involvement of nurses. Results : The participants’ ages ranged from 20 to 45 years, with a mean of 30.67 years (SD = 5.86). Nurse caring behavior and job involvement were negatively correlated on the pretest ( p < .01) and positively correlated on 6-week posttest ( p < .01). Nurses exhibited more caring behaviors after the intervention than did nurses before the intervention ( p < .001). Increased job involvement scores were observed after the intervention compared with the scores before the intervention ( p < .001). Conclusions : The findings of this study, suggest that a care workshop intervention focused at nurses can be effective in improving nurses caring knowledge and attitudes regarding patient-center care and in increasing job involvement among nurses. Further research is required to explore the long-term efficacy of the intervention in the organization.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».