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Enregistrement W2127488449 · doi:10.7202/032425ar

Validation d’un modèle de déterminants psychosociaux de la santé au travail de l’infirmière en gériatrie

2007· article· fr· W2127488449 sur OpenAlexaffvenueabout
André Duquette, S Kérouac, Balbir K. Sand, Pierre Saulnier, Lise Lachance

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensCanadian Nurses AssociationUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to verify a model of relationships between psychosocial factors and health for 8066 francophone nurses working in geriatric care in Québec. A random sample of 1990 subjects was drawn and a participation rate of 77.9% and 55% was obtained for the two-time study taken twelve months apart. Based on the theory of Maddi and Kobasa (1984), the model was reproduced for the two-time periods with the aid of structural equations. The analyses showed that three variables exert a direct influence on psychological distress: professional burnout, occupational stressors and hardiness. Also, variables have a direct effect on burnout: listed in order of importance, these are hardiness, occupational stressors, work support, active strategies of coping and employment status. In dealing with the work stressors, the nurses who are hardy make use of active strategies of coping and look for support form their colleagues. The results of the study help to better understand the psychological and social resources that best favor adaptation of working women in highly demanding work environments. The fallout of the study converges towards the quality of life of helping professionals and towards the cost and quality of health and social services.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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