Effect of the hospital nursing environment on patient mortality: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Research has examined the effect of the structure of health systems on health outcomes, but not how outcomes are affected by the nursing environments in hospitals. Our objective was to gather, critically appraise and synthesize all relevant primary research on the effect of the nursing environment on patient mortality. METHODS: Five electronic bibliographic databases were searched from their beginning through to May/June 2001, and Medline and CINAHL were updated to March 2004, using pre-determined search strategies and inclusion criteria. Studies were included if they met pre-determined criteria, reporting primary data both on a hospital environment and patient mortality. Methodological rigour was appraised using accepted criteria for the evaluation of research protocols, including case-mix adjustment. RESULTS: This paper focuses on 27 identified studies that investigated the impact of one or more attributes of the nursing environment on patient mortality. Nineteen studies found an association between one or more unfavourable attributes and higher mortality. There was considerable variability in attribute and outcome measures, settings and research quality across studies. This precluded statistical pooling of results. CONCLUSIONS: On balance, current evidence indicates that social and environmental attributes of hospital nursing practice have an effect on the outcomes of care. Before optimal practice settings can be designed, further research of greater rigour is needed to provide a better understanding of the mechanisms that link the nursing environment to 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 | 0,013 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».