Job Satisfication and External Effective Factors in Operating Room Nurses Working Educational Hospitals in 2015: A Cross-Sectional Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION & AIM: Identification of effective factors on job satisfaction can impact the efficiency and quality of health services and personal life. The Aim of this study was to investigate, Job Satisfaction and External Effective Factors in Operating Room Nurses Educational Hospitals of Zahedan in 2015.MATERIALS & METHODS: This descriptive–analytical study was conducted on 137 operating room Nurses of Ali-Ebne-Abitaleb, Khatam-Al-Anbia and Alzahra hospital in Zahedan, Iran, enrolled through the convenience sampling in 2015. The data were collected by the valid and reliable job satisfaction standard questionnaire or Herzberg's Dual-Factor theory. To analyze the information, descriptive statistics, Chi-square & Pearson correlation test were applied by use of SPSS v. 21 software.FINDINGS: The results found that the most effective factors of job satisfaction were job safety with an average 4/78, work qualification with an average 4/32 and suitable salary with an average 3/91 respectively. Only 45.98% of the nurses experienced moderate job satisfaction, and only 25.54% of them had high job satisfaction. Moreover, job satisfaction was significantly related to the type of employment (p=0. 019), work background (p=0. 029) and turn of work (p=0. 034).CONCLUSION: The data of this study found that, notice and planning in preparing job safety, work qualification and proper salary may play a more effective role in improving employees’ performance than any other factors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».