Demonstrating the Effect of the Built Environment on Staff Health-Related Quality of Life in Ambulatory Care Environments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the impact of the built environment on staff health-related quality of life (HRQoL) in a federally qualified health center (FQHC). BACKGROUND: Staff within FQHCs face many challenges that can significantly impact their HRQoL. Design features directed toward reducing stress have been shown to improve staff health outcomes in acute care environments. However, minimal literature exists linking design features to health outcomes within FQHCs. METHOD: A cross-sectional, observational study was conducted involving three FQHCs that contain varying levels of enhancements to their interior features. A total of 75 staff across the sites participated in the indoor environmental quality (IEQ) survey, measuring satisfaction and perceived productivity. Measurements for staff HRQoL were captured using the quality of well-being (QWB) scale, which was administered to 10 staff at each site. Standard regression diagnostics were used to examine fit and find influential observations. RESULTS: QWB scores were normally distributed, and a dose-response relationship was found between QWB scores and level of enhancements. As the categories of satisfaction and perceived productivity increased, the average QWB score increased. Regression models showed overall statistical significance and predicted between a quarter to a half of the change in QWB scores. CONCLUSIONS: This pilot study suggests that the more enhancements included in the interior features of a FQHC, the greater the returns to staff HRQoL. Findings also suggest that staff with a lower QWB appreciate enhancements more. Design strategies associated with improved staff well-being should be evaluated in terms of the amount of HRQoL they contribute.
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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 | 0,021 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle