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Enregistrement W1998247512 · doi:10.1093/intqhc/14.1.5

Hospital staffing, organization, and quality of care: cross-national findings

2002· article· en· W1998247512 sur OpenAlexaboutno aff
Linda H. Aiken

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Quality in Health Care · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing Research
Mots-clésNursingStaffingBurnoutMedicineSurgical nursingNurse AdministratorQuality (philosophy)Primary nursingAcute careNursing careMEDLINEHealth careNurse educationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the effects of nurse staffing and organizational support for nursing care on nurses' dissatisfaction with their jobs, nurse burnout, and nurse reports of quality of patient care in an international sample of hospitals. DESIGN: Multisite cross-sectional survey. SETTING: Adult acute-care hospitals in the United States (Pennsylvania), Canada (Ontario and British Columbia), England, and Scotland. STUDY PARTICIPANTS: 10 319 nurses working on medical and surgical units in 303 hospitals across the five jurisdictions. INTERVENTIONS: None. MAIN OUTCOME MEASURES: Nurse job dissatisfaction, burnout, and nurse-rated quality of care. RESULTS: Dissatisfaction, burnout, and concerns about quality of care were common among hospital nurses in all five sites. Organizational/managerial support for nursing had a pronounced effect on nurse dissatisfaction and burnout, and both organizational support for nursing and nurse staffing were directly, and independently, related to nurse-assessed quality of care. Multivariate results imply that nurse reports of low quality care were three times as likely in hospitals with low staffing and support for nurses as in hospitals with high staffing and support. CONCLUSION: Adequate nurse staffing and organizational/managerial support for nursing are key to improving the quality of patient care, to diminishing nurse job dissatisfaction and burnout and, ultimately, to improving the nurse retention problem in hospital settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,395 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations730
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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