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Enregistrement W2735817647 · doi:10.5539/gjhs.v9n9p81

Work-Life Balance among Teaching Hospital Nurses in Malaysia

2017· article· en· W2735817647 sur OpenAlexvenueno aff
Mohd Said Nurumal, Sachiko Makabe, Farah Ilyani Che Jamaludin, Hairil Fahmi Mohd Yusof, Khin Thandar Aung, Yanika Kowitlawakul

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadWork–life balanceBalance (ability)Work (physics)NursingQuality of life (healthcare)PsychologyJob satisfactionQuality of working lifeEnthusiasmMedicineSocial psychologyPhysical therapyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extreme workload and poor working environment have a negative impact on the emotional and physical statuses among nurses. The study has contributed to evaluate work-life balance and its related factors among teaching hospital nurses. It was aimed to examine the work-life balance and its related factors among teaching hospital nurses. A cross-sectional study using a universal sampling technique was conducted. 1002 nurses were included from the Teaching hospital of Klang Valley, Malaysia. The instrument was adapted from NIOSH Generic Job Stress Questionnaire and QoL questionnaire from WHO, and it was used to measure the quality of work-life balance. Non-work activities, job requirement, supervisor support, job satisfaction, manageability, social and environmental variables have independently influenced work-life balance among nurses. Furthermore, quality of life variables has positively influenced the work-life balance (P<0.050). Work life balance and organizational commitment can have a positive relationship. Whereas, Nurses working in fixed shifts were observed with greater work-life balance as compared to the nurses working in multiple shifts. A friendly environment in the professional sector plays a major role for developing motivation and enthusiasm among workers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,347 · 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.

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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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