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Enregistrement W3157614953 · doi:10.1111/jnu.12668

How Emergency Nurses Develop Resilience in the Context of Workplace Violence: A Grounded Theory Study

2021· article· en· W3157614953 sur OpenAlexaff
Chin‐Yen Han, Li‐Chin Chen, Chun‐Chih Lin, Suzanne Goopy, Hui‐Ling Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Scholarship · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesChang Gung Memorial Hospital, LinkouChang Gung Medical Foundation
Mots-clésGrounded theoryWorkplace violenceContext (archaeology)Psychological resilienceNursingResilience (materials science)Emergency nursingPsychologyHealth careSuicide preventionPoison controlMedicineEmergency departmentQualitative researchMedical emergencySocial psychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To understand how emergency nurses develop resilience in the context of workplace violence. DESIGN: This study employed grounded theory methodology. Thirty nurses from three hospital emergency departments in Taiwan were interviewed between August and December 2018. METHODS: Semistructured interviews were used to collect data. Interviews were audio-recorded and transcribed verbatim. FINDINGS: The process through which emergency nurses who had experienced workplace violence developed resilience took place in three stages: the release of emotions after the assault; the interpretation of conflicting thoughts and actions; and the establishment of strategies to cope with workplace violence in the future. The core theme was the motivating role of professional commitment to emergency patient care. CONCLUSIONS: The results of this study can inform the development of support systems to enhance the resilience of nurses experiencing workplace violence by alerting healthcare administrators and governing institutions to their needs. CLINICAL RELEVANCE: Emergency nurses viewed professional growth and professional commitment as an invisible motivator in the development of resilience following an encounter with workplace violence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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