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Enregistrement W4391316145 · doi:10.1111/jocn.17011

Mental health nurses' empathy towards consumers with dual diagnosis: A descriptive study

2024· article· en· W4391316145 sur OpenAlexaboutno aff
Roopalal Anandan, Wendy Cross, Nguyễn Văn Huy, Michael Olasoji

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederation University AustraliaInDependent Diabetes Trust
Mots-clésEmpathyMental healthAltruism (biology)PsychologyClinical psychologyMedicinePsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This study aimed to assess mental health nurses' empathy towards consumers with dual diagnosis in Australian mental health settings. The research question was What is mental health nurses' empathy towards consumers with co-existing mental health and drug and alcohol problems? DESIGN AND METHODS: A cross-sectional survey was carried out to understand mental health nurses' empathy. The convenience sample included 96 mental health nurses from various mental health settings with experience working with consumers with dual diagnosis. We assessed empathy using the Toronto Empathy Questionnaire. We utilised SPSS™ software to analyse both the descriptive data and multiple-regression. RESULTS: The mean empathy score was 47.71 (SD 8.28). The analysis of the association between demographic variables and individual subscales showed an association between the clinical setting and empathy (p = .031) and sympathetic physiological arousal (p = .049). The work sector was associated with sympathetic physiological arousal (p = .045) and conspecific altruism (p = .008). Emotional contagion (β = .98, p < .001), emotional comprehension (β = 1.02, p < .001), sympathetic physiological arousal (β = 1.01, p < .001) and conspecific altruism (β = 10.23, p < .001) predicted mental health nurses' empathy. CONCLUSIONS: This study found that most mental health nurses showed empathy towards consumers with dual diagnosis. Mental health nurses who are more empathetic towards their consumers experience emotional contagion. They understand emotions better, show sympathetic physiological responses and exhibit kind behaviour towards consumers. IMPLICATIONS FOR THE PROFESSION AND PATIENT CARE: Further research is required to understand how mental health nurses adapt to consumers' emotional states in different mental health settings. This information can help clinicians make better decisions about care quality for consumers with dual diagnosis. IMPACT: This study addressed mental health nurses' empathy towards consumers with dual diagnosis. Mental health nurses showed increased empathy towards consumers with dual diagnosis. The empathy levels vary based on age, clinical setting, work sector and work experience. Mental health nurses' empathy levels were predicted by emotional contagion, emotion comprehension, sympathetic physiological arousal and conspecific altruism. Empathy enhancement among mental health nurses, particularly towards consumers with dual diagnosis, is crucial and should be regarded as a top priority by healthcare leaders and educators. REPORTING METHOD: Outlined by the Consensus-Based Checklist for Reporting of Survey Studies (CROSS). PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No Patient or Public Contribution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,403 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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