Beyond demographic change in human resources planning: an extended framework and application to nursing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To introduce health care production functions into human resources planning and to apply the approach to analysing the need for registered nurses in Ontario during a period of major reduction in inpatient capacity. METHODS: Measurement of changes in services delivered by acute care hospitals in Ontario between 1994/95 and 1998/99, and comparison with changes in the mix of human resources, non-human resources and patient needs. RESULTS: Inpatient episodes per nurse fell by almost 2%. At the same time the number of beds was cut by over 20%. As a result, the number of patients per bed increased by 12%. Allowing for severity, there was a 20% reduction in beds per episode and a 3.7% reduction in nurses per episode. CONCLUSIONS: The demands on nurses in acute care hospitals have increased as an increasing number of severity-adjusted episodes are served using fewer beds by a reduced number of nurses. Human resources planning traditionally only considers the effects of demographic change on the need for and supply of health care. Failure to recognize the variable and endogenous nature of other health care inputs leads to false impressions about the adequacy of existing supplies of human resources. Consideration of human resources in the context of the production function for health services provides a meaningful way of improving the effectiveness and efficiency of human resources planning.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».