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Enregistrement W4307761573 · doi:10.1097/jom.0000000000002741

Health Care Organization Policies for Employee Safety and COVID-19 Pandemic Response

2022· article· en· W4307761573 sur OpenAlexaff
Sundus Siddique, Serena Rice, Mansi Bhardwaj, Rebecca Gore, Haylee Coupal, Laura Punnett

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and Health
Mots-clésPandemicPersonal protective equipmentStaffingWorkloadPreparednessHealth careOccupational safety and healthPublic healthMedicineNursingEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineMedical emergencyPolitical scienceDiseaseManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The coronavirus (COVID-19) pandemic impacted the well-being of health care workers. We examined the association between prepandemic perceptions of perceived organizational support for safety (using NOSACQ-50), safety hazards and the pandemic's impact on individual workers and institutions. METHODS: Questionnaires from health care staff of five public health care facilities were collected in 2018 ( n = 1059) and 2021 ( n = 1553). In 2021, 17 workers were interviewed from the same facilities. RESULTS: Interviewees reported that their organizations struggled to communicate due to changing guidelines, inadequate personal protective equipment, training, and infection control, early in the pandemic. Questionnaire reports of decreased staffing and increased workload during the pandemic were associated with lower baseline NOSACQ scores. CONCLUSION: Survey findings predicted some variation in organizational response to the pandemic. Better organizational policies for employee safety and pandemic planning could improve health care institutions' preparedness.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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