Investigating the Relationship Between Corona Anxiety and Nursing Care Behaviors Working in Corona's Referral Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The prevalence of Coronavirus and its health-related psychosocial consequences is one of the most important human social events of the 21st century. Nurses, due to close contact with patients, are vulnerable to be infected with Covid-19. Therefore, they face severe psychological consequences. This study aimed to determine the relationship between Corona’s anxiety and nursing care behaviors in working in Corona referral hospitals in Kerman in 2020. Methods: The present study is cross-sectional descriptive-correlational research. Sampling was performed by the census method. A total of 166 nurses entered the study. In the present study, three demographic questionnaires, the Corona Disease Anxiety Scale (CDAS) and Caring Behaviors Inventory (CBI) were used. The analysis was done using Descriptive and Inferential statistics SPSS V. 18 software Results: The overall score of Corona anxiety among the nurses was 21.39±9.8, and the overall score of the nursing behavior of the studied nurses was 109.7±4.2 with a range of 94 to 118. Spearman’s correlation coefficient showed that there was no significant relationship between corona anxiety and caring behaviors. Conclusion: The present study showed that nurses working in corona wards suffer from moderate anxiety, and the level of caring behaviors provided by nurses was optimal. According to the current study findings, it is suggested that during the outbreak of emerging and epidemic diseases, to reduce nursing staff’s anxiety, coping strategies and resilience skills, and problem-solving, managers should pay more attention.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».