The influence of workplace stress and coping on depressive symptoms among registered nurses in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nurses report high levels of workplace stress, which has been linked to an increased risk for experiencing depressive symptoms. Nurses' workplace stress is also linked to increased absenteeism and decreased job satisfaction. Objectives: The objectives of this study were to examine: (1) the incidence of depressive symptoms among hospital-based registered nurses in Bangladesh; (2) common sources of workplace stress and their relationships to individual characteristics and depressive symptom scores; and (3) the potential mediating roles of coping strategies in the relationship between workplace stress and depressive symptoms. Methods: A cross-sectional study design involved three hundred and fifty-two registered nurses. Data were collected using a demographic questionnaire and three standardized tools measuring sources of nurses' workplace stress, coping strategies, and depressive symptoms. Results: More than half of the participants scored ≥ 16 on the CES-D, which was associated with a major depression episode. Total NSS scores had a small but significant influence on scores on the depression scale. Coping strategies had no mediated effect on the relationship between workplace stress and scores on the depression scale. Low-reliability coefficients for subscales of two of the standardized tools highlight the challenge for researchers in developing countries to address contextual differences that may influence the meanings attached to individual items. Conclusion: Findings suggest that the mental health of registered nurses in Bangladesh requires immediate attention in part by attending to workplace stressors. Further research should focus on a deeper understanding of Bangladeshi registered nurses' work experiences and the unique contribution that workplace stressors have on their physical and mental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».