Registered Nurses' Job Demands in Relation to Sitter Use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increases in overtime and absenteeism among registered nurses (RNs), in conjunction with a workforce having less experience, have resulted in high RN job demands. At the same time, there has been an increase in hospitals' use of patient sitters (i.e., unskilled attendants), but it is not known if these two changes are correlated. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine if indicators of RN job demands, specifically overtime, absenteeism, and experience, are related to greater sitter use. METHOD: A nested case-control study design was used. All patients who were assigned a sitter (cases) were selected from a cohort of 43,212 medical and surgical patients who had been admitted to an academic health center in Montreal (Canada) in 2007 and 2008. For each case (n = 1,179), up to four controls (n = 4,167) were selected randomly among patients who did not receive a sitter. Multivariate logistic regression, within a generalized estimating equation framework, was used to assess the association between RN job demand indicators and sitter use, while controlling for other risk factors for sitter use. RESULTS: Compared with controls, patients who were assigned sitters had been subject to high rates of RN overtime and absenteeism and lower RN cumulative experience in the period prior to sitter use. Each additional hour of RN overtime increased the likelihood of sitter use by 108% (odds ratio = 2.08, 95% confidence interval = 1.32-3.29). Every 5 years of collective RN experience reduced the odds of sitter use by 23% (odds ratio = 0.77, 95% confidence interval = 0.66-0.89). Absenteeism was not associated with sitter use. DISCUSSION: High RN overtime and collective inexperience are associated with greater sitter use. A possible explanation is that sitters are used to palliate failures to meet high job demands. Further research is required to assess the impact of sitter use on patient outcomes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».