The Association Between Nursing Factors and Patient Mortality in the Veterans Health Administration
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Nurse staffing is not the same across an entire hospital. Nursing care is delivered in geographically-based units, with wide variation in staffing levels. In particular, staffing in intensive care is much richer than in nonintensive care acute units. OBJECTIVE: To evaluate the association of in-hospital patient mortality with registered nurse staffing and skill mix comparing hospital and unit level analysis using data from the Veterans Health Administration (VHA). DESIGN, SETTINGS, AND PATIENTS: A retrospective observational study using administrative data from 129,579 patients from 453 nursing units (171 ICU and 282 non-ICU) in 123 VHA hospitals. METHODS: We used hierarchical multilevel regression models to adjust for patient, unit, and hospital characteristics, stratifying by whether or not patients had an ICU stay during admission. MAIN OUTCOME MEASURE: In-hospital mortality. RESULTS: : Of the 129,579 patients, mortality was 2.9% overall: 6.7% for patients with an ICU stay compared with 1.6% for those without. Whether the analysis was done at the hospital or unit level affected findings. RN staffing was not significantly associated with in-hospital mortality for patients with an ICU stay (OR, 1.02; 95% CI, 0.99-1.03). For non-ICU patients, increased RN staffing was significantly associated with decreased mortality risk (OR, 0.91; 95% CI, 0.86-0.96). RN education was not significantly associated with mortality. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the association between RN staffing and skill mix and in-hospital patient mortality depends on whether the analysis is conducted at the hospital or unit level. Variable staffing on non-ICU units may significantly contribute to in-hospital mortality risk.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».