NATURAL ENVIRONMENTS’ INFLUENCE ON RESPONSIVE BEHAVIOUR, WORK-RELATED STRESS, BURNOUT, AND TURNOVER INTENTION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural environments in healthcare design are thought to promote health. However, its empirical research in long-term care (LTC) has been limited; the degree of rigor is mixed, focusing on older adults with little research on professional caregivers. This study examined the relationships between the natural environment and the mental health and well-being of older adults 65+ living with Alzheimer’s disease and related dementias (residents) and of their professional caregivers in LTC homes using a rigorously developed survey to standardize an approach to the evaluation of natural environments for these population groups. A cross-sectional, multiphase mixed method study was conducted that included a scoping review (n=137), a Delphi panel (n=24 experts), cognitive debriefing interviews (n=33), psychometric evaluations (n=83 LTC home areas), and multilevel modeling and regression analyses (n=1599 residents; n=563 professional caregivers). A conceptual framework on the natural environment in healthcare was developed, which informed the development of the Natural Environment Survey for Long-Term Care. This survey evaluates 1) the design of natural environments, 2) residents’ usage of and exposure to natural environments, and 3) professional caregivers’ usage of, exposure to, and perception of natural environments. Unlocked doors to outdoor spaces, outdoor activities, and indoor activities were significantly associated with residents’ responsive behavior in secure home areas (i.e., locked access and egress). Usage of and exposure to the natural environment during breaks and leisure were associated with their professional caregivers’ work-related stress, burnout, and turnover intention in secure and non-secure home areas. These findings have potential utility for decision-makers transforming LTC.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».