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Enregistrement W2766022686 · doi:10.1155/2017/1908712

Exploration of the Association between Nurses’ Moral Distress and Secondary Traumatic Stress Syndrome: Implications for Patient Safety in Mental Health Services

2017· article· en· W2766022686 sur OpenAlexaff
Maria Christodoulou-Fella, Nicos Middleton, Elizabeth Papathanassoglou, Maria Karanikola

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthDistressMedicinePsychiatryAssociation (psychology)Clinical psychologyPsychological interventionJob satisfactionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Work-related moral distress (MD) and secondary traumatic stress syndrome (STSS) may be associated with compromised health status among health professionals, reduced productivity, and inadequate safety of care. We explored the association of MD with the severity of STSS symptoms, along with the mediating role of mental distress symptoms. Associations with emotional exhaustion and professional satisfaction were also assessed. This cross-sectional survey conducted in 206 mental health nurses (MHNs) was employed across public sector community and hospital settings in Cyprus. The analysis revealed that MD (measured by the modified Moral Distress Scale) was positively associated with both STSS (measured by the Secondary Traumatic Stress Scale) and mental distress symptoms (assessed by the General Health Questionnaire-28). The association of MD with STSS symptoms was partially mediated by mental distress symptoms. This association remained largely unchanged after adjusting for gender, age, education, rank, and intention to quit the job. Our findings provide preliminary evidence on the association between MD and STSS symptomatology in MHNs. Situations that may lead health professionals to be in moral distress seem to be mainly related to the work environment; thus interventions related to organizational empowerment of MHNs need to be developed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations96
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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