Employee engagement and its relation to hospital performance in a tertiary care teaching hospital
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Employees in modern organizations are expected to be proactive, show initiative, and take responsibility for their own professional development and to be committed to high quality performance standards. Human resource in healthcare is one of the key components which is scarcely available and needs to be utilized in an efficient way. Assessment of employee engagement and identifying the key areas for work place improvement are important to be able to deliver timely and quality care.Methods: A cross-sectional survey was conducted at the Nizam’s Institute of Medical Sciences, India, in the year 2012-13, that included all the permanent employees of the institute except class IV employees. The required sample size was calculated as 286. A semi structured socio-demographic proforma was designed. Employee Experience Survey used in the current study is based on Ontario Hospital Association’s Quality Healthcare Workplace Model. Engagement scores were categorized into low, medium and high categories. Correlation analysis was done to identify the association between engagement score and both the outcomes: patient centered work environment (PCWE) and patient safety culture (PSC).Results: The mean employee engagement score in the study hospital was 20.98 (SD = 3.15) which falls in the medium level. 40.6% of employees were in low engagement group, 39.9% were in medium engagement group and 19.5% were in high engagement group. The mean PCWE score was 22.78 (SD = 3.19), and mean PSC was 21.62 (SD = 3.99) and there was a positive and significant association between employee engagement vs. PWCE and employee engagement vs. PSC.Conclusion: The study shows a significant association between employee engagement and the key hospital outcomes, PCWE and PSC. A further analysis of the engagement survey data is required to test the direction of association and to determine the change in their relationships with respect to time. National benchmarks for such outcome measures need to be developed to enable the hospitals nationwide to assess and compare the work environments.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».