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Enregistrement W4401413798 · doi:10.1177/07334648241272027

Resident Aggression and Staff Burnout in Nursing Homes in Hong Kong

2024· article· en· W4401413798 sur OpenAlexaff
Elsie Yan, Louis To, Debby Wan, Daniel W. L. Lai, Edward Leung, VW Lou, Dyt Fong, Sheung Tak Cheng, Habib Chaudhury, Karl Pillemer, Mark S. Lachs

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionBurnoutNeuroticismDementiaPersonalityMedicineEmpathyClinical psychologyPsychologyNursingPsychiatryDiseaseSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the effects of exposure to resident aggression, self-efficacy, neuroticism, and attitudes toward dementia on burnout among direct care workers (DCWs) in nursing homes. A convenience sample of 800 DCWs from 70 randomly selected nursing homes in Hong Kong were recruited and individually interviewed. DCWs reported past-month experiences of resident aggression, levels of burnout, self-efficacy, neuroticism, attitudes toward dementia, and other personal and facility characteristics. Hierarchical multiple regression analysis revealed that, while physical environment of the facilities, and demographic background and self-efficacy of DCWs were not significant contributing factors, DCWs' exposure to resident aggression, insufficient experience and training in dementia care, negative attitudes toward dementia, and neurotic personality were associated with higher levels of staff burnout. Findings point to the importance of mitigating resident aggression and adequately screen and train staff to optimize their empathy and competence in minimizing the risk of burnout.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,376 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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