Factors Related To Nurses' Hospital Management And Work Engagement In The Radiology Department
Notice bibliographique
Résumé
Background: Work engagement is critical for nurse performance and well-being, particularly in specialized areas such as radiology, where occupational hazards like radiation exposure and high-stress environments are prevalent. Despite the increasing demand for radiological nursing care, many nurses express reluctance to work in radiology due to health concerns and limited support systems. Methods: This study was conducted among nurses working in radiology departments of cancer care hospitals . Data were collected using a demographic questionnaire, the Utrecht Work Engagement Scale (UWES), and a survey assessing perceptions of radiation safety. Descriptive and multiple regression analyses were performed to identify factors influencing work engagement. Results: Out of 200 participants, the mean UWES score was 54.3 (SD = 18.4), reflecting moderate work engagement. Absorption scored slightly higher than vigor and dedication. Key predictors of engagement included nurses’ preference for radiology assignments and the availability of radiation exposure consultation services. While nurses reported confidence in workplace safety measures, gaps in consultation services and education about long-term risks were noted. Demographic factors, such as age and professional position, also played a role in engagement levels. Conclusion: Work engagement among radiology nurses is influenced by a complex interplay of individual preferences and organizational factors. Enhancing consultation services, providing targeted training, and implementing specialized support programs are essential strategies for fostering engagement in high-stress environments. Further research is needed to develop tailored interventions to address these challenges and improve outcomes in radiology nursing.
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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 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».