Longitudinal study of a compassion fatigue resiliency intervention in nurse residents
Notice bibliographique
Résumé
Nurse residents are at greater risk of compassion fatigue compared to more experienced nurses. The amended 2015 Commission on Collegiate Nursing Education Standards of Entry-To-Practice Accreditation of Nurse Residency Programs require that residency programs include approaches to prevent compassion fatigue in their education experiences. This manuscript reports 6-month follow-up results of a longitudinal study in new graduate nurses that evaluated the influence of a four-hour resiliency intervention for compassion fatigue in two hospitals with nurse residency programs within an academic medical center system. We previously reported a statistically significant decrease in mean STS from baseline to 2-months (p < .001). Using a paired t-test, compassion satisfaction (CS) and the two elements of compassion fatigue (CF), secondary traumatic stress (STS) and burnout (BO), were measured against 6-month post-intervention. Prevalence and changes in mean scores were reported, suggesting that the results found at 2-month follow-up (n = 94) were sustained at 6-month follow-up (n = 34). The mean STS showed a statistically significant decrease from 2-months and 6-months (p < .001). A decrease in BO and mean increase in CS were not statistically significant, but were trending in a positive direction. As theorized, both STS and BO decreased from baseline to 2-months and 6-months after the-intervention, and CS increased. These results indicate that early compassion fatigue resiliency education may be helpful in increasing CS and lowering the symptoms of CF in nurse residents.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».