Impacto del estrés laboral en los profesionales de enfermería que otorgan cuidados hospitalarios
Bibliographic record
Abstract
Introducción: Uno de los factores como la carga horaria laboral excesiva en los profesionales de enfermería, resulta un riesgo para la salud profesional con probable afección en la calidad y productividad del servicio brindado. Objetivo: Determinar el impacto del estrés laboral en los profesionales de enfermería contratados a medio tiempo en la Universidad Técnica de Ambato. Metodología: Se realizó un estudio descriptivo, no experimental transversal. Se aplicó una encuesta con la Escala de estresores laborales versión española Nursing Stress Scale (NSS), durante el mes de julio de 2023. Se incluyó a todo el personal de enfermería que labora medio tiempo en la Universidad Técnica de Ambato como docentes de práctica hospitalaria (n=50). Se consideraron datos como edad y servicio de labores hospitalarias. Se excluyó al personal de enfermería de tiempo completo. Para determinación de la frecuencia y porcentaje del estrés laboral. Resultados: Los profesionales de enfermería encuestados predominaron en los servicios como Quirófano 18 % (n=9), Emergencia 12 % (n=6), Neonatología 12 % (n=6) y Cirugía Hospitalización 10 % (n=5), con una edad promedio de 38,6 años (Min 24 – Max 59). La determinación del estrés laboral según los estresores evaluados predominó el puntaje caracterizado como “alguna vez” con el 54 % (n=27), seguido del puntaje “nunca” con el 26 % (n=13), puntaje “frecuentemente” con el 16 % (n=8) y finalmente el puntaje “muy frecuentemente” con el 4 % (n=2). Conclusión: El estresor sobre el desacuerdo con el tratamiento de un paciente se relacionó y causo mayor impacto en el estrés laboral de los profesionales de enfermería.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".