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Enregistrement W3205613151 · doi:10.1177/19375867211045403

Hospital Outdoor Spaces: User Experience and Implications for Design

2021· article· en· W3205613151 sur OpenAlexaff
Victrine Tseung, Lee Verweel, Martha Harvey, Tim Pauley, Jan Walker

Notice bibliographique

RevueHERD Health Environments Research & Design Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensWest Park Healthcare Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace (punctuation)Perspective (graphical)Thematic analysisFocus groupOutdoor activityEvidence-based designHealth carePsychologyNursingMedicineQualitative researchComputer sciencePhysical activitySociologyPhysical therapyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This article aims to describe users' perspectives about the impact of hospital outdoor spaces on the patient experience in a postacute setting. BACKGROUND: Hospital outdoor space is an important element in healthcare facility design. There is growing evidence that access to green space within hospital outdoor spaces facilitates healing. However, limited studies have explored the users' perspective regarding how hospital outdoor spaces impact the patient experience. METHODS: As part of a hospital preoccupancy evaluation, users (patients, family, and staff) were invited to participate in a semi-structured interview to describe their experiences in the hospital's outdoor spaces. Data were analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: Seventy-four individuals participated in this study: 24 inpatients, 15 outpatients, 11 family, 23 staff, and one volunteer. Three themes were identified: (1) outdoor space benefits healing by helping patients focus on life beyond their illness, (2) design of healthcare spaces facilitates patients' access to outdoor space to benefit healing, and (3) programming in the outdoor space promotes healing and recovery. CONCLUSIONS: This study describes the users' perspective regarding the value of outdoor spaces and the design elements that influence the patient experience.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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