Assessment of the work environment of multidisciplinary hospital staff
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this article is to investigate the performance of scales to assess the work environment of hospital professional staff, other than nurses or physicians. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: A survey was conducted among professional (non-nursing or medical) staff at a 300-bed urban, university-affiliated Canadian hospital. A total of 24 work environment items were adapted from a scale previously validated among nursing staff. Scales were developed based on a principal components analysis, and were compared among four groups of staff. The relationships between the scales and the following measures were then explored using univariate and multivariate analyses: satisfaction with the work environment, perceived quality of patient care, perceived frequency of patient/family complaints, work-related injuries, and verbal abuse of staff. FINDINGS: The survey response rate was 154/200 (76.6 percent). Four scales were identified (with corresponding Cronbach's alpha), assessing the following aspects of the work environment: supervisory support (0.88), team-work (0.84), professionalism (0.77), and interdisciplinary relations (0.64). In multivariate analyses, there were significant differences between the job groups in all four scales. One or more of the scales was significantly associated with overall satisfaction, perceived quality, and adverse incidents, even after adjustment for other staff characteristics. RESEARCH LIMITATIONS/IMPLICATIONS: Limitations include: the cross-sectional design, subjective measurement of quality of care, small sample sizes in some groups of staff, and the single study site. PRACTICAL IMPLICATIONS: The scales developed in this study may be used by managers to assess hospital staff perceptions of the work environment. ORIGINALITY/VALUE: The four proposed scales appear to measure meaningful aspects of the working environment that are important in determining overall satisfaction with the work environment and are related to quality of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».