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Enregistrement W2398420244 · doi:10.1590/0104-1169.0069.2610

Association between depression and work stress in nursing professionals with technical education level

2015· article· en· W2398420244 sur OpenAlexaff
Edilaine Cristina da Silva Gherardi‐Donato, Lucilene Cardoso, Carla Araújo Bastos Teixeira, Sandra de Souza Pereira, Emilene Reisdorfer

Notice bibliographique

RevueRevista Latino-Americana de Enfermagem · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Burnout
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Logistic regressionNursingIntervention (counseling)MedicineAssociation (psychology)PopulationScale (ratio)Cross-sectional studyPsychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: to analize the relationship between depression and work stress in nursing professionals with technical education level of a teaching hospital in a city of the state of São Paulo. METHODS: a cross-sectional study was carried out with 310 nursing technicians and nursing assistants, randomly selected. The outcome analyzed was the report of depression and its relationship with high levels of work stress, measured using the Job Stress Scale. Descriptive statistics and logistic regression were performed. RESULTS: the prevalence of depression in this study was 20%, and it was more expressive in females, aged over 40 years, living without a partner and in smokers. The chance of depression was twice as high among professionals showing high levels of work stress, even after multiple regression adjusting. CONCLUSION: depressive symptoms were strongly associated with high stress levels among nursing assistants and nursing technicians, evidencing a problem to be considered along with the planning of specific intervention programs for this population, as well as the need for better cases management by the supervisors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations28
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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