The effectiveness of sensory stimulation therapy to strengthen the resilience of operating room nurses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Operating room (OR) nurses need to be resilient in order to cope with extreme demands in their workplace. This research focused on the effectiveness of sensory stimulation therapy (SST) to strengthen the resilience of nurses in the OR of a private hospital in the North West Province. PURPOSE: The purpose was to determine the effectiveness of SST as an intervention to strengthen the resilience of OR nurses. DESIGN: A quasi-experimental design was used. METHOD: The population consisted of OR nurses and ICU nurses at private hospitals in the North West Province. All-inclusive sampling was used. Forty-one OR nurses formed the intervention group. A pilot group (8 subjects, OR nurses), as well as a comparison group (23 subjects, ICU nurses), was also sampled. An intervention, namely SST, was implemented with the intervention group. The resilience of the intervention group, pilot group and comparison group was measured before and after the implementation of the SST by means of Wagnild and Young's resilience questionnaire. The intervention group also completed a self-report questionnaire on their needs and suggestions for SST and wrote short narratives on their experience of SST. Data were analysed using descriptive and inferential statistics, and by thematic coding. RESULTS: Results indicated a significant statistical increase in the intervention group's resilience levels. Results from the narratives confirmed that the intervention group's resilience may have been strengthened through SST. CONCLUSION: SST has potential to strengthen the resilience of OR nurses.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».