Healing environment: A review of the impact of physical environmental factors on users
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the effects of the physical environment on the healing process and well-being have proved to be increasingly relevant for patients and their families (PF) as well as for healthcare staff. The discussions focus on traditional and institutionally designed healthcare facilities (HCF) relative to the actual well-being of patients as an indicator of their health and recovery. This review investigates and structures the scientific research on an evidence-based healthcare design for PF and staff outcomes. Evidence-based design has become the theoretical concept for what are called healing environments. The results show the effects on PF and staff from the perspective of various aspects and dimensions of the physical environmental factors of HFC. A total of 798 papers were identified that fitted the inclusion criteria for this study. Of these, 65 articles were selected for review: fewer than 50% of these papers were classified with a high level of evidence, and 86% were included in the group of PF outcomes. This study demonstrates that evidence of staff outcomes is scarce and insufficiently substantiated. With the development of a more customer-oriented management approach to HCF, the implications of this review are relevant to the design and construction of HCF. Some design features to consider in future design and construction of HCF are single-patient rooms, identical rooms, and lighting. For future research, the main challenge will be to explore and specify staff needs and to integrate those needs into the built environment of HCF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».