Descriptive Study to Assess the Level of Depression, Anxiety and Stress among Staff Nurses in Selected Hospital, Rajouri.
Notice bibliographique
Résumé
Background: "Nurses are the forefront workers of the health care team.They have to deal with everyday challenges, that the profession demands, say in the case of an epidemic outbreak such as Covid-19 or a routine, herculean workload in their health care settings.Also, less pay, a deteriorated staff ratio as well as unfavourable working standards often causes the nurses to experience stress, anxiety and depression in their profession".A Descriptive study was conducted to assess the level of Depression, Anxiety and Stress experienced among staff nurses working in selected hospital, Rajouri district, J&K.The objectives of the study were to assess the level of Depression, Anxiety and Stress among staff nurses and to find out the association between level of Depression, Anxiety and Stress among staff nurses with selected demographic variables.Materials and Methods: The study adopted a Descriptive design.100 nurses from a selected hospital were enrolled using simple random sampling technique.The conceptual framework of the study was based on Rosenstock and Becker's Heath Belief Model, 1974.Tools used for data collection were Demographic Performa and the Depression, Anxiety and Stress scale.[DASS-21].Results: Findings of the study revealed moderate level of depression, Stress and Anxiety with a Mean Depression score (14.135.59),Mean Anxiety score (11.815.09)and a Mean Stress score (22.557.03)respectively.Significant association was observed between the level of Depression and demographic variables such as Gender, Type of family (p<0.01,p<0.05).Both level of anxiety and level of Stress were associated between demographic variables such as, Gender and Housing Loan.(p<0.01,p<0.05).Conclusion: The findings of the study confirmed that the Staff Nurses experienced a moderate level of Depression, Anxiety & Stress.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».