Psychological pathway to emotional exhaustion among nurses and midwives who provide perinatal bereavement care in China: a path analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A lack of confidence in perinatal bereavement care (PBC) and the psychological trauma experienced by nurses and midwives during bereavement care leads to their strong need for sufficient organisational support. The current study intended to test a hypothesised model of the specific impact paths among organisational support, confidence in PBC, secondary traumatic stress, and emotional exhaustion among nurses and midwives. METHODS: A descriptive, cross-sectional survey was conducted in sixteen maternity hospitals in Zhejiang Province, China, from August to October 2021. The sample (n = 779) consisted of obstetric nurses and midwives. A path analysis was used to test the relationships among study variables and assess model fit. RESULTS: Organisational support directly and positively predicted confidence in PBC and demonstrated a direct, negative, and significant association with secondary traumatic stress and emotional exhaustion. Confidence in PBC had a positive direct effect on secondary traumatic stress and a positive indirect effect on emotional exhaustion via secondary traumatic stress. Secondary traumatic stress exhibited a significant, direct effect on emotional exhaustion. CONCLUSIONS: This study shows that nurses' and midwives' confidence in PBC and mental health were leadingly influenced by organisational support in perinatal bereavement practice. It is worth noting that higher confidence in PBC may lead to more serious psychological trauma symptoms in nurses and midwives. Secondary traumatic stress plays an essential role in contributing to emotional exhaustion. The findings suggest that support from organisations and self-care interventions were required to improve confidence in PBC and reduce negative psychological outcomes among those providing PBC. The development of objective measures for assessing competence in PBC and organizational support are essential.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».