Development and Evaluation of an RN/RPN Utilization Toolkit
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop and evaluate a toolkit for Registered Nurse/Registered Practical Nurse (RN/RPN) staff mix decision-making based on the College of Nurses of Ontario's practice standard for utilization of RNs and RPNs. METHODS: Descriptive exploratory. The toolkit was tested in a sample of 2,069 inpatients on 36 medical/surgical units in five academic and two community acute care hospitals in southern Ontario. Survey and focus group data were used to evaluate the toolkit's psychometric properties, feasibility of use and utility. RESULTS: Results support the validity and reliability of the Patient Care Needs Assessment (PCNA) tool and the consensus-based process for conducting patient care reviews. Review participants valued the consensus approach. There was limited evidence for the validity and utility of the Unit Environmental Profile (UEP) tool. Nursing unit leaders reported confidence in planning unit staff mix ratios based on information generated through application of the toolkit, specifically the PCNA, although they were less clear about how to incorporate environmental data into staff mix decisions. CONCLUSIONS: Results confirm that the toolkit consistently measured the constructs that it was intended to measure and was useful in informing RN/RPN staff mix decision-making. Further refinement and testing of the UEP is required. Future research is needed to evaluate the quality of decisions resulting from the application of the toolkit, illuminate processes for integrating data into decisions and adapt the toolkit for application in other sectors.
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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 | 0,087 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».