Workplace violence, bullying, burnout, job satisfaction and their correlation with depression among Bangladeshi nurses: A cross-sectional survey during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is one of the most serious yet understudied issues among Bangladeshi nurses, bringing health dangers to this workforce. This study aimed to investigate how workplace violence (WPV), bullying, burnout, and job satisfaction are correlated with depression and identify the factors associated with depression among Bangladeshi nurses. METHODS: For this cross-sectional study, data were collected between February 26, 2021, and July 10, 2021 from the Bangladeshi registered nurses. The Workplace Violence Scale (WPVS), the Short Negative Acts Questionnaire [S-NAQ], the Burnout Measure-Short version (BMS), the Short Index of Job Satisfaction (SIJS-5), and the Patient Health Questionnaire (PHQ-9) were used to measure WPV, bullying, burnout, job satisfaction, and depression, respectively. Inferential statistics include Pearson's correlation test, t-test, one-way ANOVA test, multiple linear regression, and multiple hierarchal regression analyses were performed. RESULTS: The study investigated 1,264 nurses (70.02% female) with an average age of 28.41 years (SD = 5.54). Depression was positively correlated with WPV, bullying, and burnout and negatively correlated with job satisfaction (p <0.001). According to the multiple linear regression model, depression was significantly lower among nurses with diploma degrees (β = -1.323, 95% CI = -2.149 to -0.497) and bachelor's degrees (β = -1.327, 95% CI = -2.131 to- 0.523) compared to the nurses with master's degree. The nurses who worked extended hours (>48 hours) had a significantly higher depression score (β = 1.490, 95% CI = 0.511 to 2.470) than those who worked ≤ 36 hours. Depression was found to be significantly higher among those who did not receive a timely salary (β = 2.136, 95% CI = 1.138 to 3.134), rewards for good works (β = 1.862, 95% CI = 1.117 to 2.607), and who had no training on WPV (β = 0.895, 95% CI = 0.092 to 1.698). CONCLUSIONS: Controlling burnout, bullying, and workplace violence, as well as improving the work environment for nurses and increasing job satisfaction, are the essential indicators of reducing depression. This can be accomplished with integrative support from hospital executives, policymakers, and government officials.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».