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Enregistrement W4210433862 · doi:10.1037/tra0001216

Professional quality of life, stress, and trauma in nursing students: Before and during the novel coronavirus pandemic.

2022· article· en· W4210433862 sur OpenAlexaffabout
Kathryn Chachula, Nora Ahmad

Notice bibliographique

RevuePsychological Trauma Theory Research Practice and Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassion fatigueBurnoutChecklistPsycINFOPandemicMedicinePopulationNursingMental healthQuality of life (healthcare)Scale (ratio)Clinical psychologyPsychologyFamily medicineMEDLINEPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of the study was to assess the levels of stress, burnout, primary and secondary trauma, and self-efficacy before and during the novel coronavirus pandemic in a sample of baccalaureate nursing and psychiatric nursing students, a population which has seldom been studied regarding these factors. METHOD: The study used a nonexperimental, cross-sectional methodology at 2 time-points. Nursing and psychiatric nursing students enrolled at 1 western Canadian university were invited to participate in an online, anonymous survey in 2020 prior to the pandemic and in 2021 during Canada's third-wave. Survey measures included the Professional Quality of Life Scale (includes Compassion Satisfaction, Burnout, and Secondary Traumatic Stress), the Perceived Stress Scale, the Life Events Checklist to assess the amount of prior traumatic experiences, and the Core Self-Evaluations Scale. RESULTS: ≤ .001). CONCLUSION: This preliminary study is the first to reveal that students in the nursing field experienced more traumatic events during the pandemic than before. The findings imply that access to greater support for experiences of trauma may be needed to support undergraduate students entering the health care arena amid the novel coronavirus pandemic. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,371
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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