The incidence of nursing students’ perceived stress and burnout levels at a private university in California
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Historically, there has been a paucity of research regarding stress and burnout in nursing students. However, during the past five years research focusing on the predictors associated with stress and burnout has been conducted. Continued research contributions to the nursing education literature are necessary due to the current 70% nursing burnout rate. The aim of this study was to explore undergraduate and graduate nursing students’ perceived stress and burnout in order to design a future intervention study.Methods: Pollock’s Nursing Adaptation Model served as a conceptual framework. Correlational descriptive non-interventional survey design was used to gather data from consented participants (N = 217). The Perceived Stress Scale and Maslach’s Burnout Inventory were provided. Data were analyzed using descriptive statistics, one-way analysis of variance, and multiple comparison t-tests (Tukey’s adjustment).Results: Students who spent more time per week on homework and studying for exams tended to be more stressed and cynical. Students enrolled in graduate level courses tended to be more cynical and exhausted. Undergraduate students demonstrated a stronger sense of professional efficacy. Students who spent less than five hours studying for exams per week reported more exhaustion, suggesting external factors may be influential. Certain recreational activities were found to be related to stress, cynicism and exhaustion levels, suggesting students with a recreational outlet may be better able to cope. Significant associations between students’ hours spent on academic work and family circumstances may provide an explanation of academic pressures.Conclusions: Our findings highlight nursing students having significantly higher stress and cynicism levels associated with the amount of homework and study hours for exams per week. Furthermore, students studying less reported being more exhausted. Collaboratively, nurse educators and students are wise to develop healthy interventions to enhance students’ health and learning. Reportedly, healthcare providers are experiencing burnout and unhealthy stress-coping behaviors. Educators are in a position to role model and educate healthy lifestyle choices.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».