Comparison of Compassion Fatigue, Burnout and Compassion Satisfaction of Oncology-Hematology & Dialysis Nurses
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is known that health professionals who work with chronic patients for a long time are at risk in terms of compassion fatigue and burnout. Purpose: The study aims to compare the levels of compassion fatigue, burnout, and compassion satisfaction of nurses working on oncology-hematology and dialysis and determine the predictors. Methods: This study was carried out using descriptive and correlational research design. The research was conducted with 278 nurses. Participants were enrolled using a convenience sampling technique from the oncology–hematology inpatient services, outpatient chemotherapy units, and bone marrow transplant units and dialysis nurses of purposively selected hospitals in Istanbul, Turkey. Personal information form and Professional Quality of Life-IV. Potential predictors were analyzed using univariate analysis. We conducted multiple stepwise linear regression analyses to reveal the outcome variables. Results: A sub-analysis comparing the dialysis specialty with the oncology-hematology revealed that dialysis nurses report significantly higher compassion fatigue scores than oncology nurses. Working willingly in the current unit and the level of received social support were determined as predictors for all outcome variables. Conclusions: This is the first study comparing compassion fatigue, burnout, and compassion satisfaction levels of oncology-hematology and dialysis nurses. This study indicates the need for nurse managers to be aware of compassion fatigue and plan compassion fatigue prevention programs. In addition, this study guides the interventional studies to be conducted in the future.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».