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Enregistrement W3211551063 · doi:10.37526/1526-744x.2021.48.5.447

Mental Health and Health-Related Quality of Life Among Nephrology Nurses: A Survey-Based Cross-Sectional Study

2021· article· en· W3211551063 sur OpenAlex
Vicki Montoya, Katie Donnini, Marjolaine Gauthier‐Loiselle, Myrlene Sanon, Martin Cloutier, Jessica Maitland, Annie Guérin, Paula Dutka, Lillian Pryor, Charlotte Thomas‐Hawkins, Arthur Voegel, Mark Hoffmann, Samuel M. Savin, Alissa Kurzman, Tamara Kear

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNephrology Nursing Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnxietyNephrologyDepression (economics)Patient Health QuestionnairePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BurnoutCross-sectional studyMental healthFeelingStressorWorkloadQuality of life (healthcare)Internal medicineClinical psychologyFamily medicinePsychiatryDepressive symptomsPsychologyNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nephrology nurses face health and wellness challenges due to significant work-related stressors. This survey, conducted online between July 24 and August 17, 2020, assessed the psychological well-being of nephrology nurses in the United States during the COVID-19 pandemic (n = 393). Respondents reported feeling burned out from work (62%), symptoms of anxiety (47% with Generalized Anxiety Disorder-7 [GAD-7] scores ≥ 5), and major depressive episodes (16% with Patient Health Questionnaire-2 [PHQ-2] scores ≥ 3). Fifty-six percent (56%) of survey respondents reported caring for COVID-19 patients, and 62% were somewhat or very worried about COVID-19. Factors, including high workload, age, race, and the COVID-19 pandemic, may partially explain the high proportion of nephrology nurses who reported symptoms of burnout, anxiety, and depression.

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,357 · 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