Sense of coherence and work-related patterns of behavior and experience among faculty nurse educators in Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nursing education is associated with high intensity work and potential burnout. Sense of coherence mitigates the effect of job stress and enhances work wellness. This study aims to identify work-related patterns of behavior and experience among nurse educators and examine the independent relationship between sense of coherence and workplace behavior patterns.Methods: The study used a cross-sectional descriptive design and a sample of 130 nurse educators teaching in the Faculty of Nursing, Alexandria University, Egypt. The nurse educators completed questionnaires measuring sense of coherence and work-related patterns of behavior and experience.Results: Discriminant analysis delineated four work behavior patterns: healthy (16.2%), frugal (1.5%), overburdened (68.5%), and burnout (13.8%). Sense of coherence was positively associated with the healthy work pattern (r = .66, p < .001), and negatively associated with the burnout (r = -.63, p < .001) and overburdened (r = -.18, p < .05) patterns. Regression analyses, controlling for years of teaching experience, indicated that a weak sense of coherence was associated with classification of nurse educators into the overburdened work pattern (B = -.05, SE = .12, Wald χ2 = 13.13, p < .001) and the burnout work pattern (B = -.10, SE = .02, Wald χ2 = 21.52, p < .001) compared to healthy work pattern.}Conclusions: The study findings highlight the importance of sense of coherence as a health-promoting resource in the workplace. Strategies are discussed for creating meaningful work experiences to reinforce a sense of coherence and simultaneously cultivate work-related wellness among nurse educators.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».