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Enregistrement W2941058218 · doi:10.1177/0844562119846274

The Intermediary Role of Burnout in the Relationship Between Self-Compassion and Job Satisfaction Among Nurses

2019· article· en· W2941058218 sur OpenAlexaffvenue
Elise S. Vaillancourt, Louise Wasylkiw

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutDepersonalizationSelf-compassionPsychologyClinical psychologyEmotional exhaustionJob satisfactionCompassion fatigueCompassionMindfulnessSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-compassion is the process of treating oneself kindly especially when suffering. Self-compassion is associated with decreased symptoms of burnout in nurses such that those high in self-compassion are less likely to report emotional exhaustion, depersonalization, and a reduced sense of personal accomplishment. OBJECTIVES: Recruited from MTurk, a final sample of 158 nurses living in the United States (57.6% female) completed indices of self-compassion, burnout, and outcomes of satisfaction and sleep via an online survey. RESULTS: Self-compassion was positively associated with satisfaction and sleep quality and negatively associated with burnout. In addition, increased burnout was associated with lower satisfaction and poorer sleep quality. Mediational models suggested that the relationships between self-compassion and outcomes were accounted for by the shared variance between self-compassion and burnout. CONCLUSIONS: The results showed the predicted associations among self-compassion, burnout, and outcomes. Importantly, self-compassion was associated with lower burnout that, in turn, was associated with higher job satisfaction and better sleep. Despite the limitations of the study, these results add to the growing literature on the benefits of self-compassion for nurses for preventing and/or ameliorating symptoms of burnout.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,340 · 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'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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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