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Enregistrement W3097777645 · doi:10.3389/fpsyg.2020.570236

Nuances of COVID-19 and Psychosocial Work Environment on Nurses’ Wellbeing: The Mediating Role of Stress and Eustress in Lieu to JD-R Theory

2020· article· en· W3097777645 sur OpenAlexaff
Tang Meirun, Sobia Bano, Muhammad Umair Javaid, Muhammad Zulqarnain Arshad, Muhammad Umair Shah, Umair Rehman, Zar Ayesha Parvez, Muhammad Ilyas

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGuizhou University
Mots-clésPsychosocialPsychologyPandemicNursingProactivityPopulationGovernment (linguistics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineSocial psychologyPsychiatryEnvironmental healthDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global spread of COVID-19 makes Pakistan as vulnerable as any other developing country and the risk posed by the weak health system increases the fears in people's minds. The government is strategically expanding the scope of community ownership and increasing understanding in the population through risk communication and engagement; still, the situation remains very austere and is even affecting the psychological health of caregivers. We, therefore, sought to determine the impact of psychosocial job demands and resources associated with the psychological health of nurses in a time lag duration of 3 months, i.e., since the start of the pandemic, from January to March 2020. We hypothesized the significant mediating roles of stress and eustress in a direct relationship with psychosocial work environment job demands, job resources, and nurses' wellbeing. METHODS: In this cross-sectional self-administrated study, we distributed the survey in two parts by using a time-lag strategy to collect data at the start of pandemic (Time 1) and then again 3 months later (Time 2). Data on 53 items was collected from 208 female nurses who had participated in both the time phases and met the eligibility protocols of the study (such as being certified female nurses who have a registration number (RN) through the Pakistan Nursing Council (PNC), having 4 years of a generic nursing degree, and 2 years of nursing experience). FINDINGS: 2. We found 29.0% variance, 0.05 and 0.03 effect size, and 0.153 predictive abilities on stress as explained by job demands, and 53.4% variance, 0.19 and 0.39 effect size, and 0.275 predictive abilities on eustress as explained by job resources. And finally, there was 71.2% variance, 0.00, 0.02, 0.02, 0.03, 0.42, and 0.07 effect sizes, and 0.545 predictive abilities on our third endogenous construct, wellbeing, which is explained by both the psychosocial job demands and job resource variables. From partial to full mediation, stress and eustress significantly impact the psychosocial work environment of 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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