Prévention du burnout des infirmières en milieu hospitalier : perception des infirmières gestionnaires
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Les infirmières gestionnaires sont des piliers en ce qui a trait à la prévention du burnout des infirmières. Ceci dit, aucune étude n’a été réalisée sur la perception des infirmières gestionnaires quant à leur rôle dans la prévention du burnout. Objectifs : Le but de cette étude est d’explorer les perceptions des infirmières gestionnaires relativement au burnout des infirmières en milieu hospitalier. Plus spécifiquement, elle vise à connaître leur vision par rapport à leur rôle dans sa prévention, à leur connaissance des stratégies de prévention évoquées par la littérature et à l’application de ces dernières dans leur milieu de travail. Méthodologie : Un devis qualitatif de nature exploratoire descriptif a été choisi. L’étude a été réalisée entre le 15 janvier et le 12 février 2017, auprès de 11 infirmières travaillant dans un des centres hospitaliers de Montréal. L’analyse des données a été réalisée selon la méthode de Miles et Huberman (2003). Résultats : Les résultats mettent en évidence trois constats importants. 1) les infirmières gestionnaires admettent manquer de connaissances sur le burnout et les stratégies de prévention 2) elles comprennent et sont conscientes de l’importance de leur rôle dans la prévention du burnout des infirmières 3) les stratégies de prévention du burnout sont difficiles à appliquer en raison des nombreuses contraintes organisationnelles et réclament plus de soutien de la part de l’établissement de santé qui détient aussi un rôle bien important. Discussion et conclusion : Cette étude montre à quel point le rôle des infirmières gestionnaires en matière de prévention du burnout doit être mieux soutenu par les organisations de santé. Les organisations de santé pourront devenir des acteurs clés, notamment en évaluant les besoins des infirmières gestionnaires en matière de formation afin de mieux les soutenir dans leurs démarches de prévention du burnout des infirmières.
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 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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».