The relationship between alexithymia and burnout in nurses: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the relationship between alexithymia and job burnout in nurses, providing practical insights for healthcare professionals. The present research employed a cross-sectional design to examine this relationship among nurses employed at medical training centers in Rasht City during 2021-2022. The data collection instruments utilized in this study included the personal and occupational profile questionnaire, the Toronto alexithymia scale, and the Maslach burnout inventory. A multi-stage sampling method was employed proportionate to the population size, and ultimately, convenience sampling was utilized. A total of 258 nurses participated in this research. The study found that the average age of the nurses is 35.99 (standard deviation [SD]=8.19) years, with an average work experience of 11.78 (SD=7.40) years. The mean total alexithymia score among the nurses studied was 51.2 (SD=9.6). The average score for the emotional exhaustion dimension was 20.2 (SD=12.3), the average score for the depersonalization dimension was 3.5 (SD=6.3), and the average score for the personal accomplishment dimension was 32.0 (SD=10.2). The study also revealed a weak but statistically significant positive correlation between the total alexithymia and emotional exhaustion scores (r=0.272, P<0.001). A moderately significant positive correlation was also observed between the total alexithymia and depersonalization scores (r=0.441, P<0.001). A moderately significant negative correlation was found between the total alexithymia score and the personal accomplishment score among the nurses studied (r=0.345, P<0.001). In conclusion, the study calls for nursing managers and policymakers to prioritize mental health support and training programs tailored to the needs of nurses, thereby empowering them to enhance their well-being and resilience and ultimately leading to better patient outcomes and a more resilient healthcare workforce.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».