The relationship between workplace justice and self-evaluated nonfatal occupational accidents among healthcare employees in Taiwan: An observational study
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between workplace justice and nonfatal occupational accidents in a single-payer healthcare system has rarely been explored. As countries strive to achieve and sustain universal health coverage, healthcare workers' occupational safety and health require greater concerns. We used the data from a national survey conducted on randomly sampled Taiwanese workers. One hundred forty eight males and 567 females, with a total of 715 healthcare workers aged 20 to 65, were analyzed. The workplace scale consisted of 4 subcomponents, including distributive justice, interpersonal justice, information justice, and procedural justice, and was dichotomized into low and high groups in each dimension. Logistic regression models examined the relationship between workplace justice and self-evaluated occupational accidents among healthcare employees. The prevalence of self-evaluated occupational accidents in healthcare employees was 15.54% and 11.64% for men and women, respectively. After adjusting variables such as sociodemographic variables, physical job demands, shift work status, work contract, and psychological job demands, regression analyses indicated that health employees with lower distributive justice, interpersonal justice, information justice, and procedural justice were significantly associated with self-evaluated occupational accidents both in males and females. Expanding the study to include healthcare systems in different countries could enhance the generalizability of the findings. Offering specific recommendations for policymakers and healthcare administrators to improve workplace justice and reduce occupational accidents.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».