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Enregistrement W4317786987 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e13162

RETRACTED: Impact of workplace bullying and burnout on job satisfaction among Bangladeshi nurses: A cross-sectional study

2023· article· en· W4317786987 sur OpenAlexaff
Saifur Rahman Chowdhury, Humayun Kabir, Nahida Akter, Mohammad Azmain Iktidar, Anjan Kumar Roy, Mahfuzur Rahman Chowdhury, Ahmed Hossain

Dossier post-publication

NatureRetraction
MotifConcerns/Issues about Authorship/Affiliation;Investigation by Journal/Publisher;Objections by Author(s);Unreliable Results and/or Conclusions;
Date2/25/2025 0:00
Signalé par OpenAlex ?Oui

Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob satisfactionBurnoutCross-sectional studyMedicineNursingFamily medicineClinical psychologyPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Job satisfaction is one of the most important but least researched issues in the nursing profession in Bangladesh. This study aimed to investigate how workplace bullying and burnout are related to job satisfaction, as well as determine the factors that are associated with job satisfaction among Bangladeshi nurses. Methods: Data were collected from Bangladeshi registered nurses between February 26, 2021, and July 10, 2021, in this cross-sectional study. Bullying, burnout, and job satisfaction were measured with the Short Negative Acts Questionnaire [S-NAQ], the Burnout Measure-Short version (BMS), and the Short Index of Job Satisfaction (SIJS-5), respectively. The correlations between age, bullying, burnout, and job satisfaction were assessed using a Pearson's correlation test. In order to investigate the adjusted association of demographic characteristics, occupational variables, bullying, and burnout with job satisfaction, multiple linear regression models were fitted. Results: The study included 1,264 nurses (70.02% were female) with a mean age of 28.41 (±5.54) years. Job satisfaction was significantly negatively correlated with bullying and burnout (p < 0.001). According to the multiple linear regression models, the private-employed nurses had lower job satisfaction than the government-employed nurses (β = -0.901, CI: -1.640 to -0.162). Compared to the nurses in the Dhaka division, the nurses in the Chattogram division (β = 0.854, CI: 0.099 to 1.609) and other divisions (β = 0.993, CI: 0.273 to 1.713) had higher job satisfaction. Nurses without sufficient equipment to manage patients (β = -1.230, CI: -1.696 to -0.763), and nurses not paid on time (β = -1.475, CI: -2.221 to -0.729) were predicted to have significantly lower job satisfaction. Nurses' job satisfaction levels were decreased with higher levels of workplace bullying (β = -0.086, CI: -0.120 to -0.053), and burnout (β = -1.040, CI: -1.242 to -0.838). Conclusions: Nurses' job satisfaction was correlated with workplace bullying and burnout. Moreover, insufficient professional support from the authorities predicted nurses' job satisfaction. Reducing the instances of bullying and burnout among nurses, as well as improving their working environment, are essential to increase job satisfaction. This is possible with the support of hospital management, policymakers, and government authorities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants1,000
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations42
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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