Unearthing Predictors of Emotional Intelligence, Empathy, and Work Engagement Impacting Acute Care Nursing
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emotional intelligence (EI), empathy, and work engagement (WE) influence nursing performance and patient outcomes in acute care settings. This study examined EI, empathy, and WE predictors among nurses in these environments. Methods: A cross-sectional design was used with a convenience sample of 264 nurses recruited from three acute care hospitals. Participants completed the Utrecht Work Engagement Scale (UWES-17), the Toronto Empathy Questionnaire (TEQ), and the Wong and Law Emotional Intelligence Scale (WLEIS). Multiple linear regression analyses identified predictors for each variable. Results: Age, sex, education level, perceived empathy, and work engagement significantly predicted EI ( p < .05). Work engagement, perceived EI, and hospital site were significant predictors of empathy ( p < .05). Finally, EI, empathy, education level, and hospital site significantly predicted WE ( p < .05). Conclusion: Emotional intelligence, empathy, and work engagement are interconnected and influenced by individual and organizational factors. Nursing leadership should develop targeted interventions to enhance these traits, promoting better clinical performance and patient care outcomes in acute care settings.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».