The Conceptualization of the Natural Environment in Healthcare Facilities: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify how the natural environment (NE) in healthcare has been conceptualized. BACKGROUND: The NE appears to afford significant therapeutic benefits. A clear concept of the NE in healthcare affords a shared understanding from which to advance science to facilitate comparisons across contexts. In this article, the various meanings of the NE were brought together into one framework by which to map its themes and their relationships. METHOD: A scoping review was conducted using database searches in MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINAHL, and Cochrane for articles published up to July 2018. The bibliography of the included articles were manually searched for published books. RESULTS: This review includes 137 peer-reviewed articles and research-based books from 27 countries. A conceptual framework was developed to identify five themes that conceptualize the NE in healthcare: (1) definitions of the NE in healthcare, (2) processes of the NE in healthcare, (3) usages of the NE in healthcare, (4) opinions about the NE in healthcare, and (5) NE's impacts on health and work outcomes in healthcare. These themes are filtered by the NE's physical and programmatic designs; changes in one affect the others. Definitions of the NE are described as human-made space, located in the indoors and outdoors, containing elements of nature and designed with the purpose to positively influence humans. Processes are described as the participatory approach in NE's development and its therapeutic goals. Usages are categorized into nature contact, frequency of usage, and accessibility. Opinions are accounted for by perceptions, preference, and satisfaction. Outcomes are related to physical health, mental health and well-being and work. CONCLUSIONS: This framework contributes to the conceptual discussion and emphasizes NE's complementarity to the biomedical healthcare system.
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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 | 0,015 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».