Understanding key factors contributing to mental health challenges among pediatric nurses: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The mental health and wellbeing of nurses, particularly pediatric nurses, have garnered attention due to the increased risk of mental health challenges associated with their demanding profession. These nurses are especially vulnerable, yet their mental wellbeing is often understudied. Objective: This systematic review aims to identify and analyze key factors associated with mental health challenges among pediatric nurses and explore how these factors interact to influence their wellbeing. Methodology: The review protocol was registered in PROSPERO (CRD42024553062) and adhered to PRISMA guidelines. A comprehensive search was conducted across six databases: PubMed Scopus, CINAHL, Web of Science, Medline, and Embase. Eligible studies included both qualitative and quantitative studies that examined factors linked to mental health challenges among pediatric nurses. The quality of the studies was appraised using the Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT). Data extraction and synthesis involved qualitative content analysis to identify key factors. Results: Five studies from China, Turkey, Greece, Canada, and Saudi Arabia were included. The key factors identified were high workload, poor work environment, limited resources, and strained interpersonal relationships, lack of support, irregular shift patterns, demanding roles, and financial strain. These factors were significantly associated with increased stress, burnout, anxiety, and depression among pediatric nurses. The interaction of these factors created a complex web influencing their mental health, with supportive work environments and adequate financial compensation mitigating some negative effects. Conclusion: This systematic review identifies high workload, poor work environment, limited resources, and strained interpersonal relationships, lack of support, irregular shift patterns, demanding roles, and financial strain as key factors impacting the mental wellbeing of pediatric nurses. These factors interact to exacerbate stress, burnout, anxiety, and depression. Effective interventions should include manageable nurse-to-patient ratios, adequate resource allocation, fostering a supportive work culture, flexible scheduling, targeted support for senior nurses, and improved financial compensation.
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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 | 0,015 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».