The impact of workplace violence on medical-surgical nurses’ health outcome: A moderated mediation model of work environment conditions and burnout using secondary data
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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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle