Prevalence and associated factors of alexithymia in intensive care unit nurses
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Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this study was to investigate the incidence of alexithymia in intensive care unit nurses and determine the associated factors. DESIGN: A multi-center, cross-sectional study. METHODS: In total, 485 nurses in intensive care unit were recruited from 53 hospitals in China. Data collection tools used in the study included demographic characteristics, the Social Support Rating Scale (SSRS), Emotional Intelligence Scale (EIS), and the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). SPSS 25.0 software (Corp., Armonk, NY, USA) was used to preform data analysis. RESULTS: About 43.7% of intensive care unit nurses were classified as alexithymia in the whole sample (males: 50%, females: 43%). The median TAS-20 score was 60 (interquartile range = 9). The study found that alexithymia was significantly associated with marital status, whether living alone, working years, and social support (Adjusted R Squared = 0.194, F = 6.466, p < 0.01), while emotional intelligence was not statistically significant with alexithymia. CONCLUSIONS: Alexithymia is a psychological problem with high incidence in intensive care unit nurses. In this study, being unmarried or divorced, living alone, and having fewer years of work (≤5 years) were associated with a higher risk of alexithymia. Interventions that strengthen social support may also help improve the mental health of ICU nurses.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle