Impact of nursing students’ profile on burnout syndrome and hardiness personality
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».