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Enregistrement W2025684860 · doi:10.1046/j.1365-2850.2000.00279.x

Burnout in community mental health nurses: findings from the all‐Wales stress study

2000· article· en· W2025684860 sur OpenAlexaboutno aff
Ben Hannigan, Deborah Edwards, David Coyle, Anne Fothergill, P Burnard

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatric and Mental Health Nursing · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutMental healthEmotional exhaustionJob satisfactionJob securityQuarter (Canadian coin)PsychologyMedicineNursingWork (physics)PsychiatryClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress and its outcomes are significant problems for mental health workers. Questionnaires were sent to 614 community mental health nurses (CMHNs) in Wales. Three hundred and one responded (49%). Of these, 283 completed the Maslach Burnout Inventory (MBI) (Maslach et al. 1996). Half of those who responded indicated that they were emotionally overextended and exhausted by their work. One quarter of respondents were found to possess negative attitudes towards their clients, and approximately one in seven experienced little or no sense of satisfaction with their work. Working in an urban environment and lacking a supportive line manager were indicators for higher emotional exhaustion. CMHNs were significantly more likely to have negative attitudes towards their clients if they: were male; worked with an elderly care caseload; lacked job security; and had an unsupportive line manager. However, CMHNs who had worked longer within the field of community mental health were more likely to have positive attitudes towards their clients. Those CMHNs who had not completed a specialist postqualifying education course and those who did not hold a supervisory or management position were found to have a lowered sense of personal satisfaction in their work. Those CMHNs who reported that they drank alcohol were more satisfied with their sense of personal accomplishments achieved in their work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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