Change your life through journaling--The benefits of journaling for registered nurses
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».