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Enregistrement W2608492446 · doi:10.5430/jnep.v7n10p19

Impact of nursing students’ profile on burnout syndrome and hardiness personality

2017· article· en· W2608492446 sur OpenAlexvenueno aff
Rodrigo Marques da Silva, Laura de Azevedo Guido, Luís Felipe Dias Lopes, Ana Lúcia Siqueira Costa, Patrícia Maria Serrano, Juliane Umann

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHardiness (plants)BurnoutBiosocial theoryPersonalityPsychologyClinical psychologyNursingMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The stressful college environment may cause Burnout Syndrome in nursing students, but few of them present stress resistance and do not show Burnout signs. Investigations that simultaneously assess these groups are limited. So, we assessed the impact of nursing students’ profile (biosocial and academic features) on the occurrence of Burnout Syndrome and Hardiness Personality.Methods: Cross-sectional, analytic and quantitative study. We applied a biosocial and academic form, the Maslach Burnout Inventory and the Hardiness Scale in 570 Brazilian nursing students. Logistic and linear regression analysis were used to assess the impact of biosocial and academic features on Burnout and Hardiness. The Ethics Research Committee at the University approved this project under protocol No. 0380.0.243.000-10.Results: Interest of keeping enrolled in course, sedentary lifestyle, semester and number of disciplines taken by students significantly contributed to increase the Burnout scores. Age, absence of children, living with family, dissatisfaction with nursing course and the unemployment significantly increased Hardiness scores. The variable “academic load” contributed to both phenomena.Conclusions: While biosocial features strength the hardy components in nursing students, protecting them from negative stress outcomes, nursing training characteristics seem negatively impact on student’s health. Thus, identifying the factors that contribute to stress resistance and those that may increase the risk of Burnout, will support interventions that to promote Hardy personality and prevent Burnout in academic environment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,448 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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