Influence of nursing interns’ resilience on burnout: Mediating effects of well-being
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study examined the relationship between well-being, psychological resilience, and burnout among nursing interns in China.Methods: A cross-sectional study was carried out at 2 tertiary hospitals in Guangdong Province, China. Data were collected from 360 nursing interns using a structured questionnaire, and structural equation modeling was used to analyze the correlation between well-being, resilience, and burnout.Results: Participants’ burnout score was in the upper range (mean [M]=12.748, standard deviation [SD] = 6.654). Burnout was negatively correlated with resilience (r = -0.477, p < .01) and well-being (r = -0.573, p < .01). Well-being mediated the relationship between resilience and burnout.Conclusions: Resilience and well-being are inversely correlated with burnout, and well-being mediates the relationship between resilience and burnout. Improving well-being can reduce burnout risk and improve resilience among nursing interns. To prevent burnout among nursing interns, nursing managers should aim to improve their well-being by optimizing the work environment, promoting the cohesion of the nursing team, actively guiding and providing necessary help, and supporting the development of each intern’s nursing career.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».