Examining Predictors of Compassion Fatigue in Intensive Care Nurses
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».