Examining Changes in Compassion Satisfaction, Burnout, Secondary Traumatic Stress and Work-Related Quality-of-Life of Rural Surgical and Obstetrical Nurses in British Columbia During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background This survey of rural nurses’ experiences is part of a program evaluation of the Rural Surgical and Obstetrical Networks (RSON), a five-year initiative (2018–2023) to strengthen and stabilize rural hospitals in British Columbia (BC), Canada. Purpose Our aim was to measure changes in professional and work-related quality-of-life of rural surgical and obstetrical nurses in eight communities across BC and determine if the RSON initiative mitigated impacts of the COVID-19 pandemic on nurses’ quality of life. Methods This longitudinal evaluation was administered via online surveys in 2021 and 2023. Work-related quality of life was measured with 23 items that assess job satisfaction, general wellbeing, work-life balance, stress level experienced at work, control, and working conditions. Professional quality of life was measured along three dimensions: compassion satisfaction (CS), burnout, and secondary traumatic stress (STS) (10 items each). Responses were linked by code and changes in quality of life were analyzed using paired Student's t-test. Results 107 nurses participated at time 1 and 28 at time 2. Burnout and secondary traumatic stress scores at time 1 were lower among older nurses and those with children. Over the two-year period (2021 to 2023), significant increases were observed in burnout ( p < 0.001), and secondary traumatic stress ( p = 0.04), while work-related Quality-of-Life decreased significantly ( p = 0.04). Compassion satisfaction decreased over time, though not statistically significant. Conclusions While the RSON initiative could not mitigate decreases in professional and work-related quality-of-life during COVID-19, it offered opportunities for clinical education and professional development among rural nurses.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».