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Enregistrement W2899729789 · doi:10.5430/jnep.v9n3p7

Occupational stress and stressors experienced by the newly practicing nurses in intensive care units

2018· article· en· W2899729789 sur OpenAlexvenueno aff
Mona Abdel Wareth, Sameh Eltaybani

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorMedicineMarital statusWorkloadIntensive careDescriptive statisticsNursingDescriptive researchInternshipCross-sectional studyFamily medicineClinical psychologyEnvironmental healthPopulationMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective: Nurses working in critical care units face occupational stress particularly in the first six months of their practice; however, research on nurses’ perceived stress during this period is extremely limited. The aim of the study was to assess occupational stress and stressors experienced by the newly practicing nurses in intensive care units (ICUs).Methods: Design: A cross-sectional, descriptive, quantitative research design. Settings: Four ICUs in a university hospital in Alexandria governorate, Egypt. Participants: A convenient sample of 100 intern nurses who had their first clinical work experience in ICU during the internship. Method: This is a cross-sectional, descriptive, quantitative survey study conducted in four ICUs in Alexandria university hospital, Egypt. A questionnaire sheet consisting of two parts was used to collect data. Part one is the nursing stress scale and part two is the respondents’ socio-demographic and work-related data. Descriptive and bivariate statistical analyses were used to describe study variables and their associations.Results: All of the studied newly practicing nurses in ICUs experienced either moderate (43%) or high (57%) stress level. There are differences between the perceived stress reported by the studied nurses according to their characteristics (e.g., sex, marital status, having private work). These differences were not statistically significant. Death and dying, workload, and inadequate preparation are the top ranked stressors; average scores are 2.22, 2.20, and 2.13 respectively. In their first two months of experiences, nurses perceived inadequate preparation and death and dying as the highest stressors. This ranking differs among nurses with 3-4 months of experience and nurses with 5-6 months of experience.Conclusions and recommendations: Newly practicing nurses in ICUs face a significant level of stress. Death and dying, workload, and inadequate preparation are the top ranked stressors. Recommendations: Stress-management program must be initiated for new practicing nurses in ICU. Death and dying in ICU are highly needed topics to be embedded into nursing curriculum. Strategies to help graduate nurses cope must be implemented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,399 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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