Hemodialysis nurse burnout in 31 provinces in mainland China: A cross‐sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Job burnout is an occupational psychological syndrome with a high prevalence among nurses in China. Hemodialysis (HD) nursing work has the characteristics of high intensity, high technical content, and high risk. The aims of this study were to investigate the prevalence and level of job burnout among HD nurses in China and explore the potential factors associated with burnout among HD nurses. Methods This was a cross‐sectional study in 2019. Survey data were collected from 2738 HD centers in mainland China. Job burnout was measured by the Chinese version of the Maslach Burnout Inventory. The working atmosphere, interpersonal relationships with colleagues, and intention to leave were each assessed by a single question respectively. Multiple linear regression and structural equation modeling were used for the analysis. Findings A total of 10,570 surveys were collected. A total of 1199 (11.34%) HD nurses reported a high level of emotional exhaustion, 782 (7.40%) reported a high level of depersonalization, and 6767 (64.02%) reported a low level of personal accomplishment. Job burnout in the Northeastern region of mainland China was higher than that in other regions (p < 0.05). The working atmosphere, interpersonal relationships, region, hospital level, educational level, career planning, age, and number of children were significantly associated with burnout among HD nurses (p < 0.001, adjusted R2 = 0.313). The working environment, individual factors, and specialist nurse training were significantly associated with HD nurse burnout and intention to leave (comparative fit index = 0.907; goodness of fit index = 0.930; root mean square error of approximation = 0.055). Discussion There were notable regional differences in the burnout of HD nurses. This study contributes to the knowledge of the possible relationship of job burnout and intention to leave in HD nurses. It is suggested that improving the working atmosphere or interpersonal relationships and providing more training opportunities can alleviate job burnout in HD 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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».