Hospital nurse practice environment, burnout, job outcomes and quality of care: test of a structural equation model
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the study was to investigate relationships between nurse practice environment, burnout, job outcomes and nurse-assessed quality of care. BACKGROUND: A growing line of work confirms that, in countries with distinctly different healthcare systems, nurses report similar shortcomings in their work environments and the quality of care in hospitals. Neither the specific work environment factors most involved in dissatisfaction, burnout and other negative job outcomes, and patient outcomes, nor the mechanisms tying nurse job outcomes to quality of care are well understood. METHOD: A Nurse Practice Environment and Outcome causal structure involving pathways between practice environment dimensions and outcome variables with components of burnout in a mediating position was developed. Survey data from 401 staff nurses across 31 units in two hospitals (including the Revised Nursing Work Index, the Maslach Burnout Inventory, and job outcome and nurse-assessed quality of care variables) were used to test this model using structural equation modelling techniques. The data were collected from December 2006 to January 2007. RESULTS: Goodness of fit statistics confirmed an improved model with burnout dimensions in mediating positions between nurse practice environment dimensions and both job outcomes and nurse-assessed quality of care, explaining 20% and 46% of variation in these two indicators, respectively. CONCLUSION: These findings suggest that hospital organizational properties, including nurse-physician relations, are related to quality of care assessments, and to the outcomes of job satisfaction and turnover intentions, with burnout dimensions appearing to play mediating roles. Additionally, a direct relationship between assessments of care quality and management at the unit level was observed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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