Mental Disorder Symptoms Among Nurses in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurses face regular exposures to potentially psychologically traumatic events as part of their occupational responsibilities. Cumulative stress due to repeated exposure to such events is associated with poor mental health and an increased risk of developing clinically significant symptoms consistent with some mental disorders. PURPOSE: The current study was designed to estimate rates of mental disorder symptoms among nurses in Canada and identify demographic characteristics that are associated with increased risk for mental disorder symptoms. METHOD: An online survey was conducted with Canadian nurses in both English and French. Participants were recruited largely through the Canadian Federation of Nurses Unions (CFNU) member unions, non-CFNU member unions, and social media. The survey assessed current mental disorder symptoms using well-validated screening measures. RESULTS: A total of 4267 participants (93.8% women) completed the survey. Almost half of participants screened positive for a mental disorder (i.e., 47.9%). No gender differences emerged. Significant differences in proportions of positive screens based on each measure were found across demographic groups (e.g., age, province of residence, type of nurse). CONCLUSIONS: The rate of positive screens appears much higher than mental disorder prevalence rates in the general Canadian population, but there were important methodological differences. The current results provide potentially important information to support researchers and healthcare administrators to investigate possible ways to mitigate and manage mental health in nursing workplaces.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».