A Survey on the Relationship between Dentists’ Workplace conditions and Their Quality of Life in 2014
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
Introduction: The prevalence of job-related stress has been proved to be high within the dentists in different studies. This stress, resulted from such factors as poor lightening as well as noise of dental office, can cause emotional distress, threaten dentists’ physical health and affect their quality of life. Hence, this study aimed to evaluate dentists’ professional quality of life, job-related stress and two important workplace factors of lighting and noise.\n\nMethods: In this analytical-descriptive and cross sectional study, the researcher visited the dental offices in Shiraz and measured lighting and noise of the places. Moreover, dentist's quality of life and job stress were determined using McGill quality of life questionnaire and job-stress questionnaire. The relationship between quantitative variables was determined using regression test and the multiple regression t est was also applied for the modeling process.\n\nResults: The local noise mean cased by the dental drills was 75.5 and 74.5 in the public and private offices, respectively. In 2.2% of the dental offices, lightening condition was reported below the standard levels. The study results revealed that 58.9% of dentists participating in this study experienced good or fairly good quality of life.\n\nConclusion: The study findings suggested that workplace conditions were correlated with the dentists’ professional stress and quality of life. Training how to manage this psychological disorder can significantly reduce its destructive effects and as a result, quality of life can be increased.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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