Variations in Workplace Safety Climate Perceptions and Outcomes Across Healthcare Provider Positions
Notice bibliographique
Résumé
EXECUTIVE SUMMARY: Injury rates reported among healthcare practitioners tend to vary depending on position. Nurses and healthcare aides report different rates of injury, which suggests that position and job duties may be key injury antecedents. The outcomes related to workplace safety climate perceptions (e.g., injury rates, job satisfaction, turnover) require reflection to identify antecedents of safety perception. The purpose of this study was to examine workplace safety perceptions and well-being (e.g., stress, job satisfaction) of healthcare practitioners by position. A cross-sectional survey of care teams (e.g., nurses, healthcare aides, allied health professionals) was conducted across three inpatient units. Data (N = 144) were analyzed using hierarchical linear regression and binomial logistic regression to examine the relationship between safety climate and self-reported injuries and ANOVA to determine variations in safety climate perceptions by position. Results indicated that nurses, healthcare aides, and allied health professionals report differing levels of workplace safety climate perceptions. Nurses reported the poorest safety perceptions, lowest job satisfaction, and highest stress, while allied health professionals reported the highest safety perceptions and job satisfaction and the lowest stress. Safety climate perceptions were found to be significantly related to care practitioner reported stress, turnover intent, and job satisfaction. Considering the importance of safety climate perceptions for the well-being of care practitioners, healthcare organizations need to prioritize workplace safety to optimize practitioners' perceptions. This study makes a unique contribution to the safety climate literature by identifying the variation in safety climate perceptions by care practitioner position. Practical implications are offered for enhancing workplace safety perceptions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».