Empathy, Resilience, and Psychological Well-Being of Nurses in Special Areas
Notice bibliographique
Résumé
Compassionate relationships between patients and nurses give a sense of accomplishment to healthcare professionals. However, continuous exposure to emotionally charged situations affects the nurses' psychological well-being, leading to exhaustion and burnout. In vein, this study assessed empathy and resilience in the psychological well-being of nurses. in Amai Pakpak Medical Center in Marawi City. The descriptive-correlational design was used in the study, with the respondents the 120 nurses assigned to special hospital units. They were selected through cluster sampling, and standardized questionnaires such as the Toronto Empathy Questionnaire, Nicholson McBride’s Resilience Questionnaire, and Ryff’s Psychological Well-Being Scale were employed in gathering the data. In addition, mean, Standard Deviation, Pearson Product- Moment Correlation Coefficient, and Regression Analysis were used in analyzing the data gathered. The findings revealed that the respondents' high levels of empathy and resilience influenced their psychological well-being. However, resilience predicted the nurses’ emotional and overall functioning. Thus, overcoming work-related challenges determines nurses’strong disposition while caring for their patients. Keywords : emotional functioning, patient-nurse relationship, self-acceptance, strong disposition, work-related challenges
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».