Psychosocial Work Environment and Prediction of Quality of Care Indicators in One Canadian Health Center
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies link organizational variables and outcomes to quality indicators. This approach would expose operant mechanisms by which work environment characteristics and organizational outcomes affect clinical effectiveness, safety, and quality indicators. QUESTION: What are the predominant psychosocial variables in the explanation of organizational outcomes and quality indicators (in this case, medication errors and length of stay)? The primary objective of this study was to link the fields of evidence-based practice to the field of decision making, by providing an effective model of intervention to improve safety and quality. METHODS: The study involved healthcare workers (n = 243) from 13 different care units of a university affiliated health center in Canada. Data regarding the psychosocial work environment (10 work climate scales, effort/reward imbalance, and social support) was linked to organizational outcomes (absenteeism, turnover, overtime), to the nurse/patient ratio and quality indicators (medication errors and length of stay) using path analyses. RESULTS: The models produced in this study revealed a contribution of some psychosocial factors to quality indicators, through an indirect effect of personnel- or human resources-related variables, more precisely: turnover, absenteeism, overtime, and nurse/patient ratio. Four perceptions of work environment appear to play an important part in the indirect effect on both medication errors and length of stay: apparent social support from supervisors, appreciation of the workload demands, pride in being part of one's work team, and effort/reward balance. CONCLUSIONS: This study reveals the importance of employee perceptions of the work environment as an indirect predictor of quality of care. Working to improve these perceptions is a good investment for loyalty and attendance. In general, better personnel conditions lead to fewer medication errors and shorter length of stay.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle