Working through a pandemic: The mediating effect of nurses' health on the relationship between working conditions and turnover intent
Notice bibliographique
Résumé
AIM: While research has demonstrated that nurses' health and working conditions are important predictors of turnover in COVID-19, the relationship between these factors is not well understood. Our study investigated the mechanism through which working conditions and nurses' physical and mental health could impact intent to leave the nursing profession. DESIGN: Secondary data from a cross-sectional survey of 3478 nurses in British Columbia administered in May 2021 were analysed using structural equation modelling. METHODS: Two models were assessed utilizing workplace conditions as the predictor, nurses' health as the mediator, and reported turnover intent (Model 1), and anticipated time to turnover (Model 2) as the outcomes. RESULTS: Nurses' health partially mediated the relationship between working conditions and turnover intent, where poorer workplace conditions were directly and indirectly associated with greater likelihood of leaving the profession. Nurses' health fully mediated the relationship between working conditions and nurses' anticipated time to turnover, after controlling for age. The findings from this study underscore the importance of enhancing working conditions and improving nurses' mental health and safety on the job. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: The British Columbia Nurses' Union provided the data for this study; survey data from 3478 nurses were utilized in our study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».