Factors influencing the job satisfaction of nurses working in obstetric units in public hospitals in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The literature demonstrates that little research has been conducted to explore job satisfaction among nurses working in obstetric units in Kenya. The perception of job satisfaction by nurses is influenced by the environment in which they work.Methods: A cross-sectional survey design was used to carry out the study. The study tools included the work quality index (WQI) and the demographic data questionnaires. Convenience sampling method was. Data were analyzed using the SPSS version 20. The items in the WQI were organized into six subscales and Cronbach’s alpha was calculated to obtain the reliability coefficient of each subscale. An independent t-test was used to compare the subscales scores for the male and female participants. ANOVA was conducted to compare the level of satisfaction with the six subscales and the participants’ characteristics. Pearson’s product-moment correlation coefficient was calculated to assess if there was any relationships, the magnitude and the direction of the relationship between the six subscales.Results: Nurses are most satisfied with the perception that the work associated with their position provides them with the opportunity to be of service to others and least satisfied with receiving enough time to complete indirect patient care tasks. There are no significant differences in the overall level of satisfaction between males and females though males are more satisfied with autonomy of practice and professional role enactment. The six subscales strongly and positively correlate with one another.Conclusions: Nurses working in the obstetric units are relatively dissatisfied with most of the aspects of the work environment. The more educated nurses are less satisfied than less educated nurses. Since all aspects of job satisfaction are interrelated, emphasis should be put on each of them so as to create a satisfying work environment for nurses working in obstetric units.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».