中国护士倦怠的系统根源:使用自然语言处理社交媒体数据的混合方法研究

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Updated: Jan 13, 2026

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Published on: May 31, 2019

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中国护士倦怠的系统根源:使用自然语言处理社交媒体数据的混合方法研究

Qiuyue Cui¹, Jialiang Jiang², Ying Zhong¹

¹Faculty of Nursing, Guangxi University of Chinese Medicine, Nanning, 530200, China.

International journal of nursing studies

|January 7, 2026

概括

由于医疗保健系统中的系统性问题,中国护士经历了严重的倦怠. 干预措施应侧重于组织改革,而不仅仅是个人应对策略,以应对这一职业健康挑战.

科学领域:

职业健康职业健康职业健康
护理学研究护理学研究
社交媒体分析社交媒体分析

背景情况:

倦怠是一个全球性的职业健康问题,在中国护士中流行率很高.
传统的研究方法难以捕捉真正的护士倦怠经历.

研究的目的:

在社交媒体上确定中国护士的核心倦怠主题.
分析护士倦怠的系统原因.
告知基于证据的干预策略,以应对倦怠.

主要方法:

解释性的顺序混合方法设计.
收集了 10,164 条关于护士倦怠 (2015-2025) 的社交媒体帖子/评论.
使用隐性迪里克莱特分配 (LDA) 主题建模和定性主题分析.

主要成果:

使用LDA.确定了11个不同的倦怠主题.
开发了护士倦怠的全身压力模型.
在职业生涯早期,组织/日常,职业/幸福领域的有组织的压力.

结论:

在中国,护士倦怠是一个系统性问题,而不是个人的失败.
干预需要在医院管理,工作设计和激励方面进行系统性改革.
仅仅专注于个人支持是不够的.

关键词:

自然语言处理自然语言处理.护士是一个护士.职业倦怠是一种职业倦怠的现象.社交媒体社交媒体

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