Effective Strategies for Promoting Mental Health and Stress Management among Nurses: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The role of a nurse is very demanding and almost always comes with a lot of stressful situations as a result of intake, the emotional aspect, and the ethical components that come with the job. Whether we are talking about the pandemic or multiple other crises that the world faces, nurses are at the forefront, and as a result, are more prone to suffer from burnout and health issues, which signals the absence of proper and targeted help that these healthcare professionals need. Objective: This is a narrative review that is attempting to pull mental health along with stress management tactic evidence concerns to nurses while also trying to pull the important studies that each of the contexts of care brought. Methods: A set of scoping reviews, systematic reviews, and protocols pertaining to the nursing sphere of stress and mental health interventions was narrated and reviewed. Primary sources were selected from clinical nursing, palliative, rural health, ethics, and the effectiveness of nursing interventions journals. Relevant data were then thematically synthesised to delineate major stressors and assess the coping mechanisms employed at the individual and institutional levels. Results: Findings report that which nurses experience are work related issues like heavy work load, emotional issues and ethical dilemmas. At an individual level we see that programs in which mindfulness is a component and self management education has stress levels go down. At an organization level we see that which improve sustainability are adequate staff levels, peer support and access to counseling. Also from a comparison of what works best it is put forth that multi level approaches which include both personal and system based measures are the best in terms of promotion of resilience and reduction of burn out. Conclusion: Encouraging mental health in nurses necessitates attention to both individual coping mechanisms and organizational change. Bringing these together can enhance resilience, protect well-being, and enhance outcomes for patient 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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».