Levels of Burnout and Resilience Among Nursing Staff at a Public Sector Tertiary Hospital in Swat.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Burnout refers to a state of physical, emotional, and psychological fatigue resulting from over time exposure to stress, particularly in demanding domains such as health care. While coping builds the ability to withstand stress and cope with pressure, resilience is the ability to bounce back to normal wellbeing after a stressful period easily. In its simplest terms, nurses—counted among the fundamental members of the health care system offer crucial patient care in sometimes testing circumstances. Aim: The study aimed to assess burnout and resilience among nurses working in a public-sector tertiary care hospital in District Swat.Methods: The study employed an analytical cross-sectional design to assess burnout and resilience among nurses in a tertiary care hospital in Swat. A convenient sampling technique selected 84 nurses, meeting specific inclusion and exclusion criteria. Data were collected using the Maslach Burnout Inventory (MBI) and Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC) over two weeks and analyzed via SPSS (version 26). Descriptive statistics and Chi-square tests examined burnout, resilience, and their associations.Results: The study assessed burnout and resilience among 84 nurses in a tertiary care hospital. Most participants were young females with moderate levels of burnout and resilience. The most prevalent burnout dimensions were emotional exhaustion, depersonalization, and reduced personal accomplishment. Significant associations were found between resilience and all burnout dimensions, highlighting the importance of resilience in reducing burnout.Conclusion: The study found moderate levels of burnout among nurses, especially in emotional exhaustion and personal accomplishment. Most nurses demonstrated moderate resilience, but a significant portion showed low resilience. A strong association between burnout and resilience suggests that improving resilience could help reduce burnout and enhance nurses' wellbeing in high-stress environments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».