An integrative review of burnout and related concepts in nursing faculty
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: It is essential to support the health and well-being of nursing faculty. Nurse well-being is imperative for promoting many outcomes in health care and education. In the presence of workplace stressors, nursing faculty may experience negative impacts, including burnout. This integrative review explored the literature on burnout and related concepts in nursing faculty.Methods: An integrative review guided by the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses flow diagram was performed. Articles were identified from databases, including PubMed and CINAHL Plus, citation searching, and content expert referral. Key search terms included “nursing faculty”, “burnout”, and “nursing education”. 102 articles were identified and screened for established inclusion criteria and 23 were included in this review.Results: A total of 23 articles exploring burnout and other related concepts in nursing faculty were appraised. Emergent themes encompassing contributing factors, manifestations, impact, and strategies for decreasing faculty burnout and increasing faculty well-being are illustrated in this review. Although a variety of individual and organizational strategies for decreasing burnout were emphasized in the literature, multiple gaps were identified. These gaps include 1) lack of comprehensive programs to address faculty burnout, 2) integration of skills and practices into nursing education curricula, 3) impact of interventions on educational outcomes, 4) assessments examining faculty needs, and 5) absence of best practices replicated in nursing education.Conclusions: It is imperative to explore a comprehensive approach to decreasing burnout and supporting faculty and student well-being in nursing education and examine methodological challenges in defining related concepts and measures.
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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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».