Nurse Level of Education, Quality of Care and Patient Safety in the Medical and Surgical Wards in Malaysian Private Hospitals: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Nursing knowledge and skills are required to sustain quality of care and patient safety. The numbers of nurses with Bachelor degrees in Malaysia are very limited. This study aims to predict the impact of nurse level of education on quality of care and patient safety in the medical and surgical wards in Malaysian private hospitals. METHODOLOGY: A cross-sectional survey by questionnaire was conducted. A total 652 nurses working in the medical and surgical wards in 12 private hospitals were participated in the study. Multistage stratified simple random sampling performed to invite nurses working in small size (less than 100 beds), medium size (100-199 beds) and large size (over than 200) hospitals to participate in the study. This allowed nurses from all shifts to participate in this study. RESULTS: Nurses with higher education were not significantly associated with both quality of care and patient safety. However, a total 355 (60.9%) of respondents participated in this study were working in teaching hospitals. Teaching hospitals offer training for all newly appointed staff. They also provide general orientation programs and training to outline the policies, procedures of the nurses' roles and responsibilities. This made the variances between the Bachelor and Diploma nurses not significantly associated with the outcomes of care. CONCLUSIONS: Nursing educational level was not associated with the outcomes of care in Malaysian private hospitals. However, training programs and the general nursing orientation programs for nurses in Malaysia can help to upgrade the Diploma-level nurses. Training programs can increase their self confidence, knowledge, critical thinking ability and improve their interpersonal skills. So, it can be concluded that better education and training for a medical and surgical wards' nurses is required for satisfying client expectations and sustaining the outcomes of patient care.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».