A Digital Tool for Assessing Well-Being at the Workplace and in Personal Life: Development and Validation of the Quan Well-Being Index
Notice bibliographique
Résumé
Background Quan is a workplace well-being digital platform that supports employees, teams, and organizations in measuring, understanding, and improving their well-being. It is important to develop a validated measurement instrument that enables users to assess and track their well-being over time. Currently, no digital measurement instrument comprehensively evaluates well-being across both personal and professional domains. Objective We detail the development and validation of the Quan Well-being Index, a new digital self-report measure for assessing well-being in personal life and at the workplace. Methods We performed 3 studies. The first study involved the conceptualization of 6 initial factors, the generation of 51 items, and the steps of face and content validity. In the second study, revised items were presented to a UK sample. In the third study, an independent UK sample completed the final assessment along with a battery of well-being and personality questionnaires. A subsample of participants from the third study retook the assessment approximately 2 weeks after initial completion. Results In the first study, after face and content validity processes, the number of items was reduced to 45. In the second study, exploratory factor analysis on data from 1020 participants (age: mean 43.06, SD 12.98 years; 525 female participants) identified a 4-factor solution with 35 items (Kaiser-Meyer-Olkin value=0.98; Bartlett test: χ2990=37063.54; P<.001), accounting for 64% of variance. The 4 factors were thrive and connect in personal life, thrive and connect at work, mental health, and physical health. In the third study, confirmatory factor analysis on data from 966 participants (age: mean 44.4, SD 12.52 years; 480 female participants) tested 4 structural models. A hierarchical model (model 1) where the general factor influenced the 4 group factors demonstrated the best fit (χ2521=3467.00; Bentler comparative fit index=0.906; Tucker-Lewis index=0.892; root mean square error of approximation=0.077; standardized root mean square residual=0.048; ΔAkaike information criterion=0.0; ΔBayesian information criterion=0.0). Internal reliability was high across subscales (Cronbach α=.88-.93; McDonald ω total=0.89-0.94; Guttman λ6=0.86-0.92). Convergent validity was demonstrated by strong correlations with the Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale (r=0.45-0.85; P<.001) and Flourishing-at-Work Scale (r=0.80-0.84; P<.001). Divergent validity was supported through weak or negative correlations with Big Five Personality Inventory traits (eg, neuroticism: r=–0.29; P<.001). Test-retest reliability assessed in a subset of 275 participants (age: mean 52.12, SD 9.56 years; 170 female participants) over a 2-week interval was strong to very strong across factors (r=0.74-0.81; P<.001). Conclusions The Quan Well-being Index provides a comprehensive assessment of well-being at the workplace and in personal life, and is anticipated to be a valuable digital tool, enabling individuals, teams, and organizations to gain insights, monitor progress, and implement appropriate interventions for a healthier workforce.
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 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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».