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Enregistrement W1583788972 · doi:10.1111/j.1475-6773.2010.01114.x

Implications of the California Nurse Staffing Mandate for Other States

2010· article· en· W1583788972 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Services Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Nursing ResearchUniversity of Pennsylvania
Mots-clésStaffingMandateNursingMEDLINEMedicineBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine whether nurse staffing in California hospitals, where state-mandated minimum nurse-to-patient ratios are in effect, differs from two states without legislation and whether those differences are associated with nurse and patient outcomes. DATA SOURCES: Primary survey data from 22,336 hospital staff nurses in California, Pennsylvania, and New Jersey in 2006 and state hospital discharge databases. STUDY DESIGN: Nurse workloads are compared across the three states and we examine how nurse and patient outcomes, including patient mortality and failure-to-rescue, are affected by the differences in nurse workloads across the hospitals in these states. PRINCIPAL FINDINGS: California hospital nurses cared for one less patient on average than nurses in the other states and two fewer patients on medical and surgical units. Lower ratios are associated with significantly lower mortality. When nurses' workloads were in line with California-mandated ratios in all three states, nurses' burnout and job dissatisfaction were lower, and nurses reported consistently better quality of care. CONCLUSIONS: Hospital nurse staffing ratios mandated in California are associated with lower mortality and nurse outcomes predictive of better nurse retention in California and in other states where they occur.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,415 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle