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Enregistrement W2906377051 · doi:10.1002/nop2.231

Predictors of new graduate nurses’ health over the first 4 years of practice

2018· article· en· W2906377051 sur OpenAlexafffundabout
Heather K. Spence Laschinger, Carol Wong, Emily Read, Greta G. Cummings, Michael P. Leiter, Maura MacPhee, Sandra Regan, Ann Rhéaume‐Brüning, Judith A. Ritchie, Vanessa Burkoski, Doris Grinspun, Mary Ellen Gurnham, Sherri Huckstep, Lianne Jeffs, Sandra MacDonald‐Rencz, Maurio Ruffolo, Judith Shamian, Angela C. Wolff, Carol Young‐Ritchie, Kevin Wood

Notice bibliographique

RevueNursing Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensCancer Care South EastSt. Michael's HospitalCapital District Health AuthorityHealth CanadaRegistered Nurses' Association of OntarioLondon Health Sciences CentreMcGill University Health CentreWestern UniversityUniversité de MonctonVictorian Order of NursesUniversity of British ColumbiaAcadia UniversityFraser HealthProvidence Health CareUniversity of AlbertaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaNova Scotia Health Research FoundationRegistered Nurses' Association of OntarioLondon Health Sciences CentreAlberta Innovates - Health SolutionsCapital Health
Mots-clésMental healthLogistic regressionPsychologyRegression analysisClinical psychologyMedicineOccupational safety and healthOccupational stressPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To examine predictors of Canadian new graduate nurses' health outcomes over 1 year. DESIGN: A time-lagged mail survey was conducted. METHOD: = 406) responded to a mail survey at two time points: November 2012-March 2013 (Time 1) and May-July 2014 (Time 2). Multiple linear regression (mental and overall health) and logistic regression (post-traumatic stress disorder risk) analyses were conducted to assess the impact of Time 1 predictors on Time 2 health outcomes. RESULTS: Both situational and personal factors were significantly related to mental and overall health and post-traumatic stress disorder risk. Regression analysis identified that cynicism was a significant predictor of all three health outcomes, while occupational coping self-efficacy explained unique variance in mental health and work-life interference explained unique variance in post-traumatic stress disorder risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,374 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations59
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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