The impact of workplace violence on medical-surgical nurses’ health outcome: A moderated mediation model of work environment conditions and burnout using secondary data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Workplace violence is a prevalent phenomenon in healthcare and nurses are particularly at risk from workplace violence due to the nature of their work or inadequacies within their work environments. Although workplace violence is known to have serious negative implications for nurses, patients and the larger healthcare system, the mechanism through which it functions is less clear. OBJECTIVE: The purpose of this study is to examine whether work environment conditions moderate the mediating effect that burnout has on the relationship between workplace violence and three health outcomes. DESIGN: A secondary analysis of cross-sectional correlational survey data was conducted. SETTING: The study took place in British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: 537 medical-surgical nurses were included in the study. METHODS: Survey data were analyzed using moderated mediation regressions with the PROCESS macro on SPSS. RESULTS: Burnout mediated the relationship between workplace violence and health outcomes including musculoskeletal injuries, anxiety disorders and sleep disturbances. Work environment conditions moderated the direct relationship between workplace violence and burnout; and the indirect relationship between workplace violence and the three health outcomes. In healthier work environments, workplace violence was more strongly related to increased reports of burnout, musculoskeletal injuries, anxiety disorders and sleep disturbances compared to less healthy work environments. CONCLUSION: Nurses in healthier work environments may not expect workplace violence, and they may be at more burnout risk than nurses in less healthy environments who have normalized unsafe work conditions. Violence may be the new 'reality shock' for nurses.
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 | 0,014 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».