Practice environment, job satisfaction and burnout of critical care nurses in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the practice environment, job satisfaction and burnout of critical-care nurses (CCNs) in South Africa (SA) and the relationship between these variables. BACKGROUND: CCNs are more sensitive to job satisfaction and burnout, and several studies have been published on the relationship between these variables. However, the research that was undertaken did not focus exclusively on the practice environment of CCNs or the context of SA. METHOD: The RN4CAST survey was used. A stratified sample of 55 private hospitals and seven national referral hospitals were included in the study. A total of 935 CCNs completed the survey. RESULTS: The practice environment is positive, except for staffing and resource adequacy, and governance. The greatest job dissatisfaction is experienced with regard to wages, opportunities for advancement and study leave. CCNs have a high degree of burnout. CONCLUSION: The high degree of burnout is related to dissatisfaction with wages, opportunities for advancement, study leave and a practice environment with inadequate staffing and resources, and lack of nurse participation in hospital affairs. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Managers should ensure that adequate numbers of CCNs are on the staff allocation and provide opportunities for CCNS to participate in policy and governance of the hospital, while giving attention to good salaries and providing opportunities for advancement and study leave.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».