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Enregistrement W2025986014 · doi:10.1097/hmr.0b013e31819ea9c8

Work environments and staff responses to work environments in institutional long-term care

2009· article· en· W2025986014 sur OpenAlexaffabout
Ann E. Tourangeau, Kimberley Widger, Lisa Cranley, Sue Bookey‐Bassett, Jaime Pachis

Notice bibliographique

RevueHealth Care Management Review · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensSt. Lawrence CollegeUniversity of TorontoCARE CanadaInstitute for Clinical Evaluative SciencesKimberly-Clark (Canada)Sinai Health SystemCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Term (time)Long-term careWork environmentBusinessNursingPsychologyPublic relationsMedicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Structures and processes of care such as work environments and care provider responses to work environments have been shown to influence organizational outcomes. To improve health care quality, structures, processes, and outcomes of care should be considered. There is almost no literature reporting on the structural characteristics of work environments and care provider responses to work environments in institutional long-term (chronic) care settings. PURPOSE: The purpose of this article was to report how a convenience sample of multidisciplinary care providers working in institutional long-term (chronic) care settings in Ontario, Canada, evaluated their work environments and their responses to these environments. METHODOLOGY: A sample of multidisciplinary care providers working within six institutional long-term care settings completed a survey rating their work environments (e.g., supervisor support and effectiveness and work empowerment) and responses to work environments (e.g., job satisfaction, burnout, and intention to remain employed). The survey included three well-established instruments: Supervisory Support Scale; Learn, Empower, Achieve, and Produce instrument; and the Maslach Burnout Inventory. Descriptive statistics were used to summarize survey data. To determine whether there were differences in staff characteristics, ratings of work environments, and responses to work environments across the four participant job categories, tests of differences were completed using analyses of variance with Tukey post hoc (continuous variables) and chi-square (categorical variables) tests. FINDINGS: Ratings of the work environment were similar across job categories and indicated opportunities for improvement. Overall job satisfaction was rated between "neutral" and "satisfied." On average, the staff reported moderate levels of emotional exhaustion (burnout). More than one third of all staff members reported planning to leave their employment, including two thirds of allied health professionals. PRACTICE IMPLICATIONS: Strategies are suggested to strengthen institutional long-term care work environments to promote more positive staff responses to work environments, including higher job satisfaction and intention to remain employed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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