Professional Quality of Life and Empathy Among Nurses in a Selected Hospital in the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
Nurses have a duty to care empathetically and compassionately for their patients. However, there are instances that their delivery of services could either induce satisfaction or rob the nurses of their compassion about their job that will eventually lead to burnout. This could contribute to lower quality patient care and patient satisfaction. It was deemed necessary by the researcher to understand how their Professional Quality of Life (PROQOL) which depicts satisfaction, fatigue and burnout has relationship with empathy and demographic profile. The study employed descriptive and correlational methods. The study used the PROQOL questionnaire and the Toronto Empathy Questionnaire to measure the variables included in the study. Referral sampling was utilized. The tool was administered to 150 employed nurses from the chosen NHS hospital in UK where Pearson R was used as the statistical treatment. Most of the respondents are predominantly 25-29 years old, female, single, with 5-9 years of experience, Filipino and working in medical wards. An average level was seen with the nurses’ PROQOL and empathy. CS is affected by age, sex and civil status and CF is affected by the two latter factors. Meanwhile, age is a factor for burnout. Demographic profile is not a variable that can impact empathy. The respondent’s PROQOL revealed a significant relationship with empathy of the nurses. Compassion fatigue and burnout showed a negative relationship while compassion satisfaction showed otherwise. Decreasing compassion fatigue and burnout and increasing compassion satisfaction can increase the degree of empathy among nurses. Support for nurses with continuous and adequate in-service trainings that could focus on self-care is necessary to develop the empathetic skills of the nurses.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».