Influence of well-being and quality of work-life on quality of care among healthcare professionals in southwest, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The Nigerian healthcare industry is bedevilled with infrastructural dilapidations and a dysfunctional healthcare system. This study investigated the influence of healthcare professionals' well-being and quality of work-life (QoWL) on the quality of care (QoC) of patients in Nigeria. A multicentre cross-sectional study was conducted at four tertiary healthcare institutions in southwest, Nigeria. Participants' demographic information, well-being, quality of life (QoL), QoWL, and QoC were obtained using four standardised questionnaires. Data were summarised using descriptive statistics. Inferential statistics included Chi-square, Pearson's correlation, independent samples t-test, confirmatory factor analyses and structural equation model. Medical practitioners (n = 609) and nurses (n = 570) constituted 74.6% of all the healthcare professionals with physiotherapists, pharmacists, and medical laboratory scientists constituting 25.4%. The mean (SD) participants' well-being = 71.65% (14.65), QoL = 61.8% (21.31), QoWL = 65.73% (10.52) and QoC = 70.14% (12.77). Participants' QoL had a significant negative correlation with QoC while well-being and quality of work-life had a significant positive correlation with QoC. We concluded that healthcare professionals' well-being and QoWL are important factors that influence the QoC rendered to patients. Healthcare policymakers in Nigeria should ensure improved work-related factors and the well-being of healthcare professionals to ensure good QoC for patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».