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Enregistrement W7037787229

Examining Predictors of Compassion Fatigue in Intensive Care Nurses

2019· dissertation· en· W7037787229 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassion fatigueIntensive careCompassionIntensive care unitHealth careTest (biology)MEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Registered nurses (RN) working in intensive care units (ICU) care for some of the sickest patients with the highest acuity within hospital settings. Due to the nature of their work and proximity to patient trauma they are at risk for developing compassion fatigue. Compassion fatigue is defined as a secondary traumatic stress reaction which results from a deep involvement with a primarily traumatized person and is described as a work-related stress response in healthcare providers. Compassion fatigue negatively impacts nurses, patients, and organizations with significant implications for the nursing profession. Research focusing on the predictors of nurses’ compassion fatigue in ICUs is limited. Purpose: To test a theoretical model examining selected predictors (exposure to patient suffering, nurses’ age, nurses’ years of experience in ICU, managerial support) of compassion fatigue in RNs working in ICU. Methods: A descriptive cross-sectional survey design was conducted with a sample of 81 RNs working in an ICU in Southeastern Ontario. Participants were asked to complete an online questionnaire including demographic characteristics, Satisfaction with my Manager Scale, and Secondary Traumatic Stress Scale. Results: Participants reported a moderate level of compassion fatigue with 48% reporting mild levels and 39% reporting high or severe levels. Testing of the theoretical model found 18% of the variance in participants’ compassion fatigue was explained by three predictors (exposure to patient suffering, nurses’ years of experience in ICU, managerial support). However, only managerial support was a significant predictor in the final model. Conclusion: The major contribution of this study is the broadening of our understanding of nurses’ compassion fatigue in ICU. The study findings suggest that nurses working in ICU value managerial support to help minimize compassion fatigue. This includes managers being visible, consulting with staff, providing praise and recognition, and where able, being flexible with work schedules. Improving managerial support in ICU environments may help nurses remain empathetic and provide compassionate care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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