Nurses and stress: recognizing causes and seeking solutions
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify, from the perspectives of nurses, occupational stressors and ways in which they may be reduced. BACKGROUND: Nurses commonly experience high levels of occupational stress, with negative consequences for their physical and psychological health, health-care organisations and community. There is minimal research on reducing occupational stress. METHOD: Six focus groups were conducted with 38 registered nurses using a qualitative exploratory approach. Participants were asked to identify sources of occupational stress and possible workplace initiatives to reduce stress. FINDINGS: Sources of occupational stress were: high workloads, unavailability of doctors, unsupportive management, human resource issues, interpersonal issues, patients' relatives, shift work, car parking, handover procedures, no common area for nurses, not progressing at work and patient mental health. Suggestions for reduction included: workload modification, non-ward-based initiatives, changing shift hours, forwarding suggestions for change, music, special events, organisational development, ensuring nurses get breaks, massage therapists, acknowledgement from management and leadership within wards. CONCLUSION: The findings highlight the need to understand local perspectives and the importance of involving nurses in identifying initiatives to reduce occupational stress. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Health-care environments can be enhanced through local understanding of the occupational stressors and productively engaging nurses in developing stress reduction initiatives. Nurse managers must facilitate such processes.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».