Shiftwork, mental health and performance among Indian nurses: the role of social support
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to explore the impact of mental health on the job performance among nurses, how shiftwork affects the impact and how social support alters it. Design/methodology/approach Data were collected through a questionnaire survey from 683 Indian nurses working in multiple hospitals in two major cities in Northern India. Descriptive statistics, correlations and hierarchical regressions were employed to investigate the links between job stress, emotional exhaustion and job performance along with the simultaneous moderating effects of shiftwork and social support on this relationship. Findings Both job stress and emotional exhaustion were negatively related to job performance. However, three-way interaction analysis revealed that social support moderated the above relationships differently between shift workers and day workers. Social support significantly altered the pattern of the relationship between the independent and dependent variables among day workers but had no impact in mitigating the relationship among shift workers. Research limitations/implications The findings endorsed the usefulness of the stress theory, burnout theory, the conservation of resources model and the social support resource theory in modeling the phenomenon and explaining the behavior of day workers but not that of shift workers. Practical implications It paved the way for evidence-based practices in health-care management. Originality/value This study extends theoretical predictions to India and demonstrates their global portability. It focuses on shiftwork and social support as simultaneous moderators, and through a unique three-way analysis, documents complex interaction patterns that have hitherto been unrecorded. It also brings scholarly attention to the nursing population in India whose organizational behavior is poorly documented in the empirical literature.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».