Publicación: Síndrome de burnout y desempeño laboral en enfermeros de salud mental y emergencias en un hospital militar, Lima 2025
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Resumen
Tiene como objetivo hallar la relación estadística como lo es el S.B. y D.L. en un hospital militar, 2025. Dentro de la metodología de estudio, se ve que el análisis adoptó un enfoque cuantitativo, dirigido a la información, con un diseño no experimental, un propósito correlaciónal. El estudio tiene como población censal a 55 enfermeras de un hospital militar, de las áreas de bienestar mental, y emergencia, de acuerdo a los parámetros de inclusión. Las herramientas, para la variable Nº 1 fue realizado por doctora Christina Maslach y Susan E. Jackson, con una adaptación actual de los investigadores Sifuentes y Asenjo en el año 2021, el segundo instrumento elaborado por Tsu Dubraska, con una adaptación actual de los investigadores Sifuentes y Asenjo en el año 2021, ambos instrumentos están debidamente confiabilizados y también validados. Procesamiento de datos, se realizará a través de la tabulación de resultados utilizando programas como Excel y Spss V.24. Un enfoque común es calcular coeficientes de correlación. También se pueden realizar análisis de regresión para explorar cómo el burnout puede predecir el desempeño laboral. Programas estadísticos como SPSS, R o Python son herramientas efectivas para llevar a cabo estos análisis, ya que ofrecen diversas funciones para manejar datos, realizar pruebas estadísticas y visualizar resultados de manera clara y comprensible como el índice de correlación de Pearson, para medir la vinculación entre las variables.
Resumen
The present research study aims to find the statistical relationship, such as S.B. and D.L., in a military hospital, 2024. Within the study methodology, it was observed that the research had a numerical focus, also applied to the information, with a design that does not experiment with variables and with a correlational scope. The study had a census population of 55 workers from a military hospital according to the inclusion criteria. The instruments for variable No. 1 were developed by Dr. Christina Maslach and Susan E. Jackson, with a current adaptation by researchers Sifuentes and Asenjo in 2021. The second instrument was created by Tsu Dubraska, with a current adaptation by researchers Sifuentes and Asenjo in 2021. Both instruments are properly reliable and also validated. Data processing will be carried out through the tabulation of results using programs such as Excel and SPSS V.24. A common approach is to calculate correlation coefficients. Regression analysis can also be performed to explore how burnout may predict job performance. Statistical programs like SPSS, R, or Python are effective tools for conducting these analyses, as they provide various functions to handle data, conduct statistical tests, and visualize results in a clear and understandable manner, such as the Pearson coefficient, to determine the relationship between the variables.