Toward a Better Understanding of Emotional Exhaustion Among First‐Line Nurse Managers: The Role of Psychological Stress, Presenteeism, and Leader Loyalty
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Based on the Conservation of Resources and Leader-Member Exchange theories, this study investigates the relationship between psychological stress and emotional exhaustion among first-line nurse managers (FLNMs), while also examining the mediating role of presenteeism (i.e., working while ill) and the moderating effect of leader loyalty on this relationship. Method: A survey-based study was carried out on 161 French FLNMs. A mediated moderation model was tested through bootstrap regression analyses using PROCESS Macro. Results: The analyses yielded three primary findings. First, psychological stress among FLNMs is positively related to their level of emotional exhaustion. Second, presenteeism is found to be an explanatory mechanism of the psychological stress-emotional exhaustion relationship. Third, leader loyalty was found to moderate the indirect link between psychological stress (i.e., through presenteeism) and emotional exhaustion. Conclusion: The results provide a better understanding of the relationship between psychological stress and emotional exhaustion in the case of French FLNMs. They also clarify the role of other mechanisms, such as presenteeism and leader loyalty, that may be involved. Practical Implications: Considering the pivotal role of FLNMs within hospitals, findings from this study raise awareness of the detrimental consequences of psychological stress and presenteeism on FLNMs' health, while also showing the constructive aspects of the relationships between FLNMs and their superiors.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».