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Enregistrement W4296795082 · doi:10.1371/journal.pone.0274965

Workplace violence, bullying, burnout, job satisfaction and their correlation with depression among Bangladeshi nurses: A cross-sectional survey during the COVID-19 pandemic

2022· article· en· W4296795082 sur OpenAlexaff
Saifur Rahman Chowdhury, Humayun Kabir, Sinthia Mazumder, Nahida Akter, Mahmudur Rahman Chowdhury, Ahmed Hossain

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutMedicineJob satisfactionCross-sectional studyDepression (economics)Workplace violencePatient Health QuestionnaireWorkforceClinical psychologyNursingPoison controlPsychiatryPsychologySuicide preventionEnvironmental healthAnxietyDepressive symptomsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations61
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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