Relationships of Work and Practice Environment to Professional Burnout
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research has established clear links between nurses' experience of professional burnout and many qualities of work environments but more work is needed to clarify interrelationships among aspects of complex organizational settings. OBJECTIVE: To test a nursing worklife model that defined structured relationships among professional practice environment qualities and burnout. METHODS: Hospital-based nurses in Canada (N = 8,597) completed an assessment of worklife (Nursing Work Index, NWI) and burnout (Maslach Burnout Inventory-Human Service Scale, MBI-HSS). RESULTS: A causal model was used to confirm the factor structure of the Professional Environment Scale (NWI-PES) on a subset of NWI items and the factor structure of the MBI-HSS. The analysis provided support for a structural model (nursing worklife model) linking the five worklife factors used to define a fundamental role for nursing leadership in determining the quality of worklife regarding policy involvement, staffing levels, support for a nursing model of care, and physician-nurse relationships. The analysis supported a direct path (negatively weighted) from staffing to emotional exhaustion and a direct path (positively weighted) from nursing model of care to personal accomplishment. DISCUSSION: Implications for refining a model of worklife are discussed. Implications for enhancing the quality of worklife and supporting engagement with work are considered.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».