Relationship Between Shift Work and Personality Traits of Nurses and Their Coping Strategies
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVE: Because of social progress, population growth, industrialization, and the requirements of some jobs, a significant percentage of employees are working in shifts. Shift work is considered a threat to health that could have unfavorable effects on various aspects of human life. This study investigated the relationship between shift work and the personality traits of nurses and their coping strategies in a selection of non-governmental hospitals in Tehran in 2014. METHODS: This applied cross-sectional descriptive research employed the Standard Shift work Index and Eysenck Personality Questionnaire (EPQ) which, after confirmation of its validity and reliability (Cronbach's alpha 0.73), were distributed among 305 nurses from 6 non-governmental hospitals in Tehran selected through cluster random sampling. Data was analyzed in two statistical levels: descriptive and inferential. RESULTS: Results revealed that 43.6% of the nurses participating in the study were introverted and 56.4% were extroverted. There are significant relationships between age and physical health (P=0.008), sex and physical health (P=0.015), educational level and physical health (P=0.014), sex and cognitive, somatic anxiety (P=0.006), age and social-family status (P=0.001), marital status and social-family status (P=0.001), having a second job and social-family status (P=0.001), educational level and sleep and fatigue (P=0.002), work experience and coping strategies (P=0.044), and sleep and fatigue and personality traits (P=0.032). CONCLUSION: Complying with the standards of working hours for nurses and avoiding overtime when scheduling, especially for nurses with more work experience, can prevent the severe complications of shift work, enhance health, and ultimately enhance the quality of care. By improving the physical, psychological, and social health of nurses, the quality of patient care can be expected to improve, too.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle