The impact of theory of mind, stress and professional experience on empathy in Romanian community nurses—a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High empathy levels in health professionals represent an important factor in patient satisfaction and compliance, reducing patient anxiety and pain, enhancing diagnostic and clinical results and strengthening patient empowerment. Our purpose was to determine empathy level and to identify which of the socioeconomic status (SES) and psychological factors were able to predict highest empathy levels in a Romanian sample of community nurses. METHODS: Community nurses were invited in January-February 2023 to provide an answer to an online survey, using an advertisement in a professional network. 1580 participants voluntarily agreed to take part in this study, with a response rate of 85.8%. The survey included the Toronto Empathy Questionnaire, the Reading the Mind in the Eyes Test and socio-economic status items. A multivariate model for the prediction of belonging to the highest quartile of empathy as opposed to lowest quartile was constructed using SES and psychological variables as factors. RESULTS: The mean (SD) empathy level was 49.1 (6.7), with 74.7% of participants over the threshold of high empathy level. In the multivariate analysis, predictors of belonging to the highest quartile of TEQ, as opposed to the lowest quartile were: low self-perceived stress level (OR = 2.098, 95%CI 1.362-3.231), higher experience as a community nurse (OR = 1.561, 95%CI 1.120-2.175) and higher levels of the theory of mind (OR = 1.158, 95%CI 1.118-1.199), when controlling for gender, age, relationship status, presence of children in families, education, and income. CONCLUSIONS: Training programs targeting to increase emotional competences, reduce levels of stress and encourage personnel retention have the potential to increase the quality of community nursing in Romania.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».