Nursing home managers’ quality of work life and health outcomes: a pre-pandemic profile over time
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine trends in quality of work life and health outcomes of managers in nursing homes in Western Canada pre-pandemic. METHODS: A repeated cross-sectional descriptive study using data collected in 2014-2015, 2017 and 2019-2020, in the Translating Research in Elder Care Programme. Self-reported measures of demographics, physical/mental health and quality of work life (eg, job satisfaction, burnout, work engagement) were administered and completed by nursing home managers. We used two-way analysis of variance to compare scores across times, controlling for clustering effects at the nursing home level. RESULTS: Samples for data collection times 1, 2, 3, respectively, were 168, 193 and 199. Most nursing home managers were nurses by profession (80.63-81.82%). Job satisfaction scores were high across time (mean=4.42-4.48). The physical (mean=51.53-52.27) and mental (mean=51.66-52.13) status scores were stable over time. Workplace engagement (vigour, dedication and absorption) scores were high and stable over time in all three dimensions. CONCLUSIONS: Nursing home managers were highly satisfied, had high levels of physical and mental health, and generally reported that their work was meaningful over time pre-COVID-19 pandemic. We provided a comparison for future research assessing the impacts of the pandemic on quality of work life and health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».