Antecedents of burnout and turnover intentions during the COVID-19 pandemic in critical care nurses: A mediation study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nurses working in critical care environments have experienced a great deal of psychological stress during the successive waves of the COVID-19 pandemic. Identifying factors which contribute to burnout and turnover intentions are important to retain intensive care unit (ICU) nurses. Purpose: The purpose of this study is to identify factors that are directly and indirectly associated with burnout and turnover intentions in ICU nurses. Methods: A cross-sectional design was used with survey data during the peak of the second wave of the COVID-19 pandemic. Data were collected through an online survey and analyzed using mediation analysis. A total of 236 ICU nurses across Canada participated in the study. Results: The results indicate that burnout mediates the relationship between moral distress, organizational support, resilience, and turnover intentions. Moreover, 49% of the participants were considering leaving. The reasons were related to lack of administrative support, poor work environment and safety concerns. Discussion: Organizational support and individual resilience can both play a role in turnover intentions through the prevention of burnout symptoms. Managers at all levels play an important role in mitigating the harmful effects of the pandemic. Conclusion: The pandemic has had a serious psychological impact on ICU nurses. Targeted interventions are needed to support this group.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».