The Influence of Areas of Worklife and Compassion Satisfaction on Burnout of Mental Health Nurses
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of burnout among nurses is linked to sub-optimal wellbeing and is reflected in higher than average rates of illness and absenteeism (Canadian Institute for Health Information, [CIHI], 2007). Additionally, there are consequences for clients including increased staff related errors and poor patient satisfaction. An improved person-job match in the six areas of worklife and higher compassion satisfaction may result in a workforce that is more engaged and able to achieve positive client outcomes. This study explores the relationship between person-job match and both compassion satisfaction and the emotional exhaustion component of burnout of mental health nurses through a secondary analysis of data previously collected as part of a larger study of compassion satisfaction, compassion fatigue and burnout among mental health staff. Findings indicated that compassion satisfaction partially mediates the relationship between person-job match and the emotional exhaustion component of burnout. Further, overall person-job match and compassion satisfaction explained 43% of the variance in emotional exhaustion (F(2, 65) = 25.092, p = 0.005, R2 = 0.430). Findings suggest that improved person-job match and compassion satisfaction would be beneficial in reducing burnout among mental health nurses.
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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 | 0,000 |
| 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 ».