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Enregistrement W2027282728 · doi:10.1111/j.1445-8330.2004.00342.x

Relaxation training methods for nurse managers in Hong Kong: a controlled study

2004· article· en· W2027282728 sur OpenAlexaff
Paul Yung, Man Yi Fung, Bernard W. K. Lau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Nursing · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, psychology, and well-being
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthRelaxation (psychology)AnxietySession (web analytics)NursingPsychologyPopulationCognitionAffect (linguistics)Stress managementMedicineClinical psychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nurse managers are under increased stress because of excessive workloads and hospitals' restructuring which is affecting their work tasks. High levels of stress could affect their mental health. Yet, few stress management training programmes are provided for this population. The purpose of this study was to apply stretch-release relaxation and cognitive relaxation training to enhance the mental health for nurse managers. A total of 65 nurse managers in Hong Kong were randomly assigned to stretch-release relaxation (n = 17), cognitive relaxation (n = 18), and a test control group (n = 35). Mental health status was assessed using the Chinese version of State-Trait Anxiety Inventory and the Chinese version of the General Health Questionnaire. Participants were assessed at the pretreatment session, the fourth posttreatment session, and at the 1-month follow-up session. The results revealed both the stretch-release and cognitive relaxation training enhanced mental health in nurse managers in Hong Kong. The application of relaxation training in enhancing mental health status for nurses and health professionals is discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,488 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations90
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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