การวิจัยนี้????? มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาระดับความเหนื่อยหน่ายใน ?????ด้านความอ่อนล้าทางอารมณ์ การลดความเป็นบุคคล และการลดความสำเร็จ ?????ส่วนบุคคล? ของพยาบาลประจำการในโรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ เพื่อหาตัวทำ ?????นายความเหนื่อยหน่ายด้านต่าง? ๆ จากสิ่งจูงใจในการทำงานความเครียด ?????จากงานพยาบาลและปัจจัยส่วนบุคคล? แบะเพื่อหาแนวทางในการป้องกันและ ?????แก้ไข กลุ่มตัวอย่างประชากรคือ?? ?? พยาบาลประจำการในโรงพยาบาล ?????จุฬาลงกรณ์?ซึ่งมีคุณสมบัติตามที่กำหนด จำนวน 882 คน เครื่องมือที่ใช้วัดตัว ?????แปรตาม????? แปลมาจากแบบวัดความเครียดจากงานพยาบาลของแมสแลช ?????(1986)?? เครื่องมือที่ใช้วัดตัวแปรต้น? แปลมาจากแบบวัดความเครียดจาก ?????งานพยาบาล? (1981)? และแบบวัดความพึงพอใจต่อสิ่งจูงใจในการทำงาน ?????(1988)??? ซึ่งแบบสอบถามได้ผ่านการตรวจสอบความตรงทางเนื้อหาจากผู้ ?????ทรงคุณวุฒิ และนำไปหาความเที่ยง โดยใช้ test-retest reliability ?????ได้ค่าความเที่ยงของความเหนื่อยหน่ายของพยาบาล????? ความเครียดจาก ?????งานพยาบาลและความพึงพอใจต่อสิ่งจูงใจในการทำงาน?? เท่ากับ? 0.94, ?????0.81? และ 0.91 วิเคราะห์ข้อมูลด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์โปรแกรมสำเร็จ ?????รูป SPSS ผลการวิจัยพบว่า 1. พยาบาลประจำการในโรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ มีค่าคะแนนความ ????? เหนื่อยหน่ายทางด้านความอ่อนล้าทางอารมณ์โดยเฉลี่ยอยู่ใน ????? ระดับปานกลาง ส่วนความเหนื่อยหน่ายทางด้านการลดความเป็น ????? ???บุคคล และการลดความสำเร็จส่วนบุคคลอยู่ในระดับต่ำ 2. Workload,? Quality of work, Conflict with other ????? nurses and supervisors, Experience, Survival ????? and?personal maintenance, Death and dying and ????? Autonomy? ? สามารถทำนายความอ่อนล้าทางอารมณ์ได้ ????? อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (P<0.001) โดยสามารถอธิบายได้ร้อย ????? ???ละ 34 3. Inadequate preparation,??? Conflict??? with ????? physicians, Experience, Autonomy, Conflict with ????? other?? nurses?? and? supervisors, Survival and ????? ? personal mintenance, Lack of staff support and ????? working overtime in ward สามารถทำนายการลดความ ????? เป็นบุคคล?? ได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ? (P<0.001) โดย ????? สามารถอธิบายได้ร้อยละ 27 4. Autonomy, Conflict with physicians, Inadequate ????? preparation, Salary? and? Conflict? with other ????? nurses and supervisors สามารถทำนายการลดความ ????? สำเร็จส่วนบุคคลได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (P<0.001) โดย ????? สามารถอธิบายได้ร้อยละ 13