Registered Nurses' Job Demands in Relation to Sitter Use
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.
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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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle