Vulnerability and Stressors for Burnout Within a Population of Hospital Nurses: A Qualitative Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The multitude of negative consequences of nurse burnout calls for interventions to protect the well-being of the individual nurses, patients, and hospital organizations. However, much is still to be discovered about the development of this complex psychological syndrome. PURPOSE: This study aimed to describe the development of nurse burnout for a population of Flemish hospital nurses while considering vulnerability and situational stressors as indicated by the vulnerability-stress model. METHODS: Ten registered nurses were enlisted for semistructured interviews through purposive sampling. All selected nurses were currently suffering from burnout, showed a burnout risk, or had gone through a burnout in the past. A descriptive thematic analysis was performed with themes inductively emerging from the data. RESULTS: Four main themes emerged: "being passionate about doing well or being good," "teamwork," "manager," and "work and personal circumstances." More specifically, it was the discrepancy between the first individual vulnerability factor and the three situational stressors that led to feelings of stress and burnout. CONCLUSIONS: The essence of the development of nurse burnout was found in the discrepancy between individual vulnerability and situational stressors. Therefore, we recommend burnout prevention to target both factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».