The Effect of Perceived Organizational Support of Nurses on Their Resilience: A Cross-Sectional Study From Turkey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Throughout and following the ongoing Coronavirus outbreak, there is an urgent need to focus on organizational support strategies aimed at improving the resilience of nurses. PURPOSE: the relationship between the nurses' perceived organizational support and their resilience levels, and to reveal the characteristics that make a significant difference. METHODS: The data of this descriptive and cross-sectional study were collected from 722 nurses in February 2021 using the web-based survey method. The study followed the STROBE guideline. The data collection tools included the Introductory Information Form, the Survey of Perceived Organizational Support, and the Psychological Resilience Scale. RESULTS: Nurses were concluded to have perceived a moderate level of organizational support and their psychological resilience were found to be higher than average. A positive relationship was determined between the organizational support perceived by nurses and their psychological resilience. The gender, position/title of nurses, their work experience in COVID-19 treatment services, and having been infected with the COVID-19 virus were found to affect their perception of organizational support and resilience. CONCLUSION: Organizational support perceived by nurses significantly affects their resilience. Resilience programs should, in particular, prioritize permanent clinical nurses who are in the risk group in terms of resilience, female nurses, nurses who had been infected with the COVID 19 virus, and nurses who have been assigned to COVID-19 treatment wards.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».