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Enregistrement W2528473707 · doi:10.5430/jnep.v7n2p90

Change your life through journaling--The benefits of journaling for registered nurses

2016· article· en· W2528473707 sur OpenAlexvenueno aff
Lynda J. Dimitroff, Linda Sliwoski, Sue O’Brien, Lynn Nichols

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJournaling file systemCompassion fatigueBurnoutCompassionFeelingPsychologyClinical psychologyTest (biology)NursingMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective : The objective of this study was to determine the effect journaling had on the degree of compassion satisfaction (CS), burnout (BO), and trauma/compassion fatigue (TCF) present in registered nurses (RNs). A secondary objective of this study was to gain knowledge about participants’ experiences with journaling. Methods : This study was a pre-test, post-test quasi-experimental design with a qualitative component. A total of 66 registered nurses were recruited to participate in a journaling class. Each RN completed the Professional Quality of Life Scale Survey Revision IV (ProQOL R-IV) three times. In addition to the surveys, participants were asked to answer two open-ended questions. Results : CS, BO, and TCF all improved after taking the course. The overall change from Pre-survey to Post II-survey was statistically significant for compassion satisfaction ( p = .008); burnout ( p = .0001); and, trauma compassion fatigue ( p = .0001). During constant-comparative analysis three themes were identified as: 1) journaling allowed me to unleash my inner most feelings, 2) journaling helped me to articulate and understand my feelings concretely, and 3) journaling helped me make more reasonable decisions. Conclusions : This study provides valuable information about journaling having a positive effect over time on the ability of registered nurses to handle stress, increase CS, and decrease BO and TCF symptoms. While this information adds to the limited literature, further research needs to be conducted with a larger sample.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,630
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,064 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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