MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W34859767 · doi:10.1017/s1368980021004699

An assessment of health and safety management in selected rural hospitals

2011· dissertation· en· W34859767 sur OpenAlexaboutno aff
G. Scott

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental planningMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health and safety is of the utmost importance for any company or institution to be successful. There is quite a negative perception regarding the health and safety of rural hospitals and clinics. Rural hospitals are most of the time overcrowded due the large amount of patients that has no medical aid, thus increases the risk for health and safety issues. Patients sit in long queues for hours to receive medical attention and their medication and are therefore exposed to all kinds of diseases, which is a high risk for these patients health. The employees working in these rural areas are also exposed to life-threatening diseases on a daily basis and have a good chance of being infected. Employees leave the public sector because of these unsafe working conditions and find themselves either working in the private sector or may even immigrate to foreign countries for better and safer working conditions. During this research done, there were a few shortcomings identified for the management to improvement on and to ensure a safe working environment. There are quite a lot of negativities surrounding the patients and employees in these rural hospitals, because patients get raped by nurses, babies get stolen from maternity wards, doctors are attacked by patients and much more horrific incidents happening in these hospitals. Cultural differences are also a main concern for management, because there are a lot of different races working together in the same department and not everyone has the same beliefs and ways in doing tasks. These cultural differences may lead to clashes amongst employees and result in a negative working environment. This quantitative research was done in selected rural hospitals, due to cost and time consumption. Only 80 employees (doctors, nurses and pharmacists) participated in the research done and the research was not an in-depth research, but enough evidence was compiled to make the necessary assumptions that all is not well in the public sector. With the new National Health Insurance (NHI) to be implemented from 2012, there may a lot of changes in the rural hospitals for the better. Hospitals all over the country are being upgraded and the working conditions are being attended to by the government which may attract more health professional to rural hospitals and clinics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,427 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePublic Health NutritionMême sujetGlobal Health Care IssuesTravaux en français237 207