Workplace stressors and <scp>PTSD</scp> among psychiatric workers: The mediating role of burnout
Notice bibliographique
Résumé
Critical workplace events (e.g., assaults), chronic stressors, burnout, and work conditions all affect nurse well-being. The present study investigated associations among these sources of stress and posttraumatic stress disorder (PTSD) symptoms in psychiatric nurses, hypothesizing that burnout would mediate the paths between workplace stressors and PTSD. Surveys were completed by 611 psychiatric nurses or allied health staff working on inpatient units in three psychiatric hospitals. Participants reported on critical events and chronic stressors specific to providing psychiatric care and completed the Maslach Burnout Inventory (MBI), Areas of Worklife Survey (AWS) (work conditions), and PTSD Checklist for DSM-5. Data were analysed using structural equation modelling. Burnout had a direct relation to PTSD symptoms and partially mediated the effect of exposure to critical events, but not chronic stressors, on PTSD symptoms. Chronic stressors related to patients' disturbing behaviour (e.g., flooding room, eating non-food items) had a direct effect on PTSD symptoms, but those related to resisting care (e.g., screaming constantly, physically resisting care) had no significant association. Worklife conditions had a negative direct effect on Burnout and indirect effect on PTSD, whereby participants reporting poorer alignment of work conditions with their expectations had higher Burnout and PTSD symptom scores. Different sources of workplace stress have different relations to PTSD symptoms, and Burnout has both direct and mediation effects. Interventions aimed at reducing patients' aggressive and disturbing acts and improving healthcare providers' burnout and worklife factors in hospitals may all be needed to reduce PTSD among psychiatric staff.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».