Sleep Quality and Correlated Factors among Retired Nurses in the North-east of Iran
Notice bibliographique
Résumé
People in occupations with an extreme amount of stress, such as nursing, suffer from poor physical and mental health after retirement. This study was aimed at evaluating sleep quality scores and their correlates among retired nurses in the north-east of Iran. This cross-sectional study was conducted on 302 retired nurses in public hospitals of north-east Iran between April and May 2018. The data were collected using the Persian Version of Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), a valid and reliable scale to evaluate sleep quality among Iranian people through phone calls. The mean age of subjects was 56.6 ±4.6 and 66.9% were female. Altogether 82.7% of retired nurses had poor sleep quality. According to multiple regression analysis, males had a significantly better overall sleep quality compared to females. Participants with evening and rotational shifts had a significantly lower sleep quality as compared to those working in the morning shift. Subjects suffering from musculoskeletal diseases, cardiovascular diseases (and a combination) had substantially poorer sleep quality as compared to those with no comorbidity. Findings suggest that Iranian retired nurses do not have good sleep quality. Health systems and their managers play an important role in preparing nurses for retirement. They can reduce post-retirement complications by designing a normal employee work schedule, increasing the nursing workforce when needed, and preventing overwork and long?term overtime hours.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».