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Enregistrement W4409795022 · doi:10.61091/jcmcc127b-424

A study on the differences in burnout between 24/7 caregivers and shift-based caregivers based on computational analysis of multidimensional data

2025· article· en· W4409795022 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueHealthcare Education and Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutPsychologyComputer scienceClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the gradual standardization, professionalization and standardization of the senior care service industry, the construction of the talent team to grasp the senior care service has become an important part of the high-quality development in the senior care service.It is worth noting that at the present stage, there is a serious shortage of nursing staff in China's elderly care institutions, unreasonable distribution of age structure, disproportionate gender ratio, low cultural level, lagging comprehensive quality, and weak professional ability and skills.To address the above problems, based on the study of relevant information and using the questionnaire survey method, survey interviews were conducted on the nursing staff of the all-weather work mode in the nursing institutions of Hospital C and Hospital F, as well as the nursing staff of the shift work mode in the nursing center of Hospital J and the nursing institution of Hospital L, in order to grasp the personnel arrangements, the nursing staff team, and other professional trainings of the four nursing institutions.Further, comparing the 24/7 care work pattern of the nursing institutions with the shift system work pattern and the difference in burnout found that the shift system work pattern is relatively better and can reduce the burnout of caregivers in their caregiving work.Elderly caregiver work is labor-intensive content, and the burnout resulting from a heavy workload will increase the instability and uncertainty of the caregiver's career.In order to avoid this phenomenon, we should strengthen the detection and prevention of burnout among nursing staff in nursing institutions, and actively carry out heart health counseling, goal planning and professional knowledge training for nursing staff in the shift system, so as to comprehensively improve the comprehensive quality of nursing staff in the shift system, and thus contribute to the high-quality development of nursing institutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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