Demonstrating the Effect of the Built Environment on Staff Health-Related Quality of Life in Ambulatory Care Environments
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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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».