Stress and exhaustion among nursing students during their final year: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Nursing students face challenges in nursing education. Prior research has identified depression and fatigue as prevalent issues among nursing students, attributing these concerns to inadequate support from faculty and disorganised coursework, which contribute significantly to student exhaustion. Consequently, this study aimed to explore the relationship between stress and educational fatigue among final-semester nursing students to provide evidence that can help prevent stress and its negative health impacts, ultimately enhancing the well-being of nursing students. Methods: This cross-sectional study investigated 56 final-semester nursing students using self-administered questionnaires: the Karolinska Exhaustion Disorder Scale (KEDS) and the Higher Education Stress Inventory (HSEI). Data were analysed using descriptive statistics and bivariate analysis using Spearman correlation coefficient. Results: The study found that final-semester nursing students experienced high stress (Mean 21.84, SD = 7.065) due to workload (Mean 8.00, SD = 1.68), insufficient feedback (Mean 5.16, SD = 1.35), and faculty shortcomings (Mean 16.04, SD = 2.90). Significant positive correlations were noted between concentration and insufficient feedback (r = .29, p = .30) and low commitment (r = .27, p = .39). Physical stamina correlated significantly with workload (r = .41, p = .001) and low commitment (r = .36, p = .007). Memory and sleep showed no association with education-related stress. Conclusions: The study found that final-semester nursing students reported workload and insufficient feedback as the factors related to education-related stress. There was no link between education-related stress and variables such as memory and sleep. These findings highlight the need to address a supportive learning environment and facilitate overall student health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».