Nursing Time Devoted to Medication Administration in Long‐Term Care: Clinical, Safety, and Resource Implications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To quantify the time required for nurses to complete the medication administration process in long-term care (LTC). DESIGN: Time-motion methods were used to time all steps in the medication administration process. SETTING: LTC units that differed according to case mix (physical support, behavioral care, dementia care, and continuing care) in a single facility in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Regular and temporary nurses who agreed to be observed. MEASUREMENTS: Seven predefined steps, interruptions, and total time required for the medication administration process were timed using a personal digital assistant. RESULTS: One hundred forty-one medication rounds were observed. Total time estimates were standardized to 20 beds to facilitate comparisons. For a single medication administration process, the average total time was 62.0+/-4.9 minutes per 20 residents on physical support units, 84.0+/-4.5 minutes per 20 residents on behavioral care units, and 70.0+/-4.9 minutes per 20 residents on dementia care units. Regular nurses took an average of 68.0+/-4.9 minutes per 20 residents to complete the medication administration process, and temporary nurses took an average of 90.0+/-5.4 minutes per 20 residents. On continuing care units, which are organized differently because of the greater severity of residents' needs, the medication administration process took 9.6+/-3.2 minutes per resident. Interruptions occurred in 79% of observations and accounted for 11.5% of the medication administration process. CONCLUSION: Time requirements for the medication administration process are substantial in LTC and are compounded when nurses are unfamiliar with residents. Interruptions are a major problem, potentially affecting the efficiency, quality, and safety of this process.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».