Notice bibliographique
Résumé
Objective This research explores measures of employee engagement in the National Health Service (NHS) acute Trusts in England and examines the association between organisation-level engagement scores and quality ratings by the Care Quality Commission (CQC). Design Cross-sectional. Setting 97 acute NHS Trusts in England. Participants 97 NHS acute Trusts in England (2012–2016). Data include provider details, staff survey results and CQC reports. Hybrid Trusts or organisations affected by recent mergers are excluded. Outcome measures Analysis uses organisation-level employee engagement and CQC quality ratings. Results Employee engagement is affected by organisational factors, including patient bed numbers (β=−0.46, p<0.05) and financial revenue (β=0.38, p<0.05). CQC ratings are predicted by overall employee engagement score (β=0.57, p<0.001) and financial deficit (β=−0.19, p<0.05). The most influential employee engagement dimension on provider ratings is ‘advocacy’ (λ=0.54, p<0.001). Analysis supports the notion that employee engagement can be predicted from advocacy scores alone (eigenvalue=4.03). Better still, combining advocacy scores from the previous year’s survey or adding in motivation scores is a highly reliable indication of overall employee engagement (95.4% of total variance). Conclusions NHS acute Trusts with high employee engagement scores tend to have better CQC ratings. Trusts with a high financial deficit tend to have lower ratings. Employee engagement subdimensions have different associations with CQC ratings, the most influential dimension being advocacy score. A two subdimension model of engagement efficiently predicts overall employee engagement in NHS acute Trusts in England. Healthcare leaders should pay close attention to the proportion of employees who would recommend their organisation as a place to work or receive treatment, because this is a proxy for the level of engagement, and it predicts CQC ratings.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».