Hardiness, work support and psychological distress among nursing assistants and registered nurses in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although nursing assistants (NAs) represent a large segment of Canadian health care providers, little is known about psychosocial factors related to their physical and psychological well-being and how these compare with their registered nurse (RN) counterparts. AIM: Guided by Maddi and Kobasa's theoretical framework of Factors Affecting Health-Illness Status, the purpose of the present study was to examine relationships among hardiness, psychological distress and work support in NAs, and to compare results with those from a sample of RNs. METHOD: A random sample of 171 NAs in Quebec completed self-report questionnaires. The study instruments included validated French-Canadian versions of Kobasa's Hardiness Scale, Ilfeld's Psychiatric Symptom Index, and Moos' Work Relationship Index. RESULTS: As theoretically predicted, statistically significant correlations were found between hardiness and psychological distress (r = -0.42; P < 0.001), hardiness and work support (r = 0.27; P < 0.001), and between work support and psychological distress (r = -0.21; P < 0.001). Using a mediational model and multiple regression analyses, hardiness among NAs was found to be a significant mediator between work support and psychological distress. Comparative analyses revealed that whereas NAs and RNs reported similar levels of psychological distress (P = 0.25) and work support (P = 0.13), NAs reported significantly less hardiness (t = -5.58; P < 0.01). In addition, NAs and RNs reported significantly more psychological distress than the general population of Quebec, Canada (t = 9.07 and 22.84, P < 0.01, respectively). CONCLUSION: Results add support to Maddi and Kobasa's theoretical propositions linking personal and contextual resources to health-related outcomes and offer insights into specific factors that may affect the health and well-being of both NAs and RNs as well as their work climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».