The Mediation Roles of Coping Modalities on the Relationship Between Stress and Quality of Life Among Jordanian Nurses
Notice bibliographique
Résumé
Nurses are at the frontline, dealing with people's most immense healthcare needs in stressful and demanding work environments. Consequently, it is essential to thoroughly examine how various coping mechanisms might affect the relationship between stress and quality of life (QOL). This study aimed to examine the mediation effect of both problem-focused coping (PFC) and emotion-focused coping (EFC) mechanisms on mitigating the effect of stress on the QOL among Jordanian nurses. A multisite cross-sectional descriptive correlational design was used in this study. An online survey was completed by 203 nurses using a convenience sampling technique between October 2023 and January 2024. The study included nurses working in different Jordanian healthcare sectors including governmental, private, and university-affiliated hospitals. Several measures were used to collect data, including questionnaires on sociodemographics, QOL, coping, and stress. Two models were hypothesized for this study. The two models were analyzed using Andrew Hayes Process Macro Model 4 for testing the mediation effects. Additionally, descriptive and correlational analyses were run prior to the main analysis. The results showed that coping significantly mediated the relationship between stress and QOL with variations between PFC and EFC. In conclusion, psychological distress symptoms were common among Jordanian nurses; psychological distress, coping, and QOL are correlating variables. Nurses' stress levels and coping modalities can predict QOL with a superior effect of PFC compared with EFC. Strategies should be put in place to improve effective coping to improve nurses' QOL. The results of this study have important implications for nursing education, practice, future research, and policy.
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 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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».