Predicting burnout based on metacognitive beliefs and alexithymia mediated by optimism in nurses
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The commitment of nurses to their jobs and patients has made nursing one of the human service professions susceptible to burnout syndrome. Therefore, the present study aimed to predict burnout based on metacognitive beliefs and alexithymia with the mediation of optimism in nurses. Materials and Methods: The current research was based on applied purpose and descriptive-correlational research design, specifically, structural equation modeling. The statistical population in this research was all the nurses in the hospitals of Qom City in 1401, and 200 nurses were randomly selected to participate in the present research. In this field study, the participants completed Burnout questionnaires by Meslech and Jackson (1986), a metacognition questionnaire by Wells and Cartwright-Houghton (2004), the Toronto dyslexia scale, and the Scheer and Carver optimism scale (1994). Data were analyzed using the Pearson correlation test and structural equation model using SPSS-24 and AMOS-24 software. Results: The results showed that the correlation coefficients between the variables are significant (p<0.01) and there is a positive and significant relationship between metacognitive beliefs and alexithymia with burnout in nurses, and there is a negative and significant relationship between optimism and burnout (p<0.01). Also, there was a negative and significant relationship between metacognitive beliefs and alexithymia and nurses' optimism (p<0.01). Also, the results of the path analysis showed that optimism plays a mediating role in the relationship between metacognitive beliefs and alexithymia with nurses' burnout. Conclusion: In general, current research emphasizes the importance of optimism in the relationship between metacognitive beliefs and alexithymia with nurses' burnout and optimism is an effective factor in reducing nurses' burnout.
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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 ».