Predictors of new graduate nurses’ workplace well-being
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: New graduate nurses currently experience a stressful transition into the workforce, resulting in high levels of burnout and job turnover in their first year of practice. PURPOSE: This study tested a theoretical model of new graduate nurses' worklife derived from the job demands-resources model to better understand how job demands (workload and bullying), job resources (job control and supportive professional practice environments), and a personal resource (psychological capital) combine to influence new graduate experiences of burnout and work engagement and, ultimately, health and job outcomes. METHODOLOGY/APPROACH: A descriptive correlational design was used to test the hypothesized model in a sample of newly graduated nurses (N = 420) working in acute care hospitals in Ontario, Canada. Data were collected from July to November 2009. Participants were mailed questionnaires to their home address using the Total Design Method to improve response rates. All variables were measured using standardized questionnaires, and structural equation modeling was used to test the model. FINDINGS: The final model fit statistics partially supported the original hypothesized model. In the final model, job demands (workload and bullying) predicted burnout and, subsequently, poor mental health. Job resources (supportive practice environment and control) predicted work engagement and, subsequently, lower turnover intentions. Burnout also was a significant predictor of turnover intent (a crossover effect). Furthermore, personal resources (psychological capital) significantly influenced both burnout and work engagement. PRACTICE IMPLICATIONS: The model suggests that managerial strategies targeted at specific job demands and resources can create workplace environments that promote work engagement and prevent burnout to support the retention and well-being of the new graduate nurse population.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».