Assessment of Sick Building Syndrome and Its Associating Factors Among Nurses in the Educational Hospitals of Shahid Sadoughi University of Medical Sciences, Yazd, Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sick Building Syndrome is a diseases associated with indoor air quality accompanied with symptoms such as headache, dizziness, nausea, coughing and sneezing, irritation of eyes, throat and nose mucous membrane, and skin itching and inflammation. The purpose of this study was to investigate the symptoms of the syndrome and its related factors among nurses in teaching hospitals of Shahid Sadoughi University of Medical Sciences, Yazd, Iran. METHODS: The study was conducted amongst nurses of three teaching hospitals of Shahid Sadoughi University of Medical Sciences, in Yazd. In this study the MM040EA questionnaire of sick building syndrome and indoor air quality was used and data extracted from the questionnaires were analyzed using the chi-square test and t-test. RESULTS: The prevalence of sick building syndrome was 86.4%. The prevalence of the syndrome was in no association with age, gender, employment history and type of shift work .The most common symptoms reported by nurses included headache, fatigue and dry hands. Lack of sense of airflow, unpleasant odor in workplace (P<0.05( and also the amount of workload )P<0.001( were in relation with sick building syndrome. CONCLUSION: The high prevalence of sick building syndrome symptoms in the nursing environment was associated with factors of unpleasant odor and high workload of environment. So improvement of environmental conditions such as increasing the efficiency of the HVAC system, increasing fresh air flow in the sector, reducing the nurses workload as well as enhancing the quality of working life, will motivate the nurses and increase productivity in the workplace.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».