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The Impact of Hospital Nursing Characteristics on 30-Day Mortality

2005· article· en· 493 citations· W2021047935 sur OpenAlex· 10.1097/00006199-200503000-00002

Pourquoi ce travail est-il 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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.
Porte sur le CanadaSon objet est le Canada, où que soient ses auteurs.

Prédiction distillée sur la base complète

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.

Catégories candidates
aucune
Catégories consensuelles
aucune
Domaine
Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
Devis d'étude
Signal candidat: ObservationnelSignal consensuel: aucune
Genre
Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants
0,960
Score d'incertitude au seuil
0,623
Statut de validation
machine_predicted_unvalidated · codex-gemma-dda1882f352a

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants
0,405 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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

Résumé

BACKGROUND: Evidence indicates that hospital nursing characteristics such as staffing contribute to patient outcomes. Less attention has been given to other hospital nursing characteristics central to optimal professional practice, namely nurse education and skill mix, continuity of care, and quality of the work environment. OBJECTIVE: To assess the relative effects and importance of nurse education and skill mix, continuity of care, and quality of work environment in predicting 30-day mortality after adjusting for institutional factors and individual patients characteristics. METHOD: A cross-sectional analysis of outcome data for 18,142 patients discharged from 49 acute care hospitals in Alberta, Canada, for diagnoses of acute myocardial infarction, congestive heart failure, chronic obstructive pulmonary disease, pneumonia, or stroke between April 1, 1998, and March 31, 1999, was done. Mortality data were linked to patient demographic and comorbidity factors, institutional characteristics, and hospital nursing characteristics derived from a survey of all registered nurses working in acute care hospitals. RESULTS: Using multilevel analysis, it was determined that the log-odds for 30-day mortality varied significantly across hospitals (variance = .044, p < .001). Patient comorbidities and age explained 44.2% of the variance in 30-day mortality. After adjustment for patient comorbidities and demographic factors, and the size, teaching, and urban status of the study hospitals in a fixed-effects model, the odds ratios (95% confidence interval) of the significant hospital nursing characteristics that predict 30-day mortality were as follows: 0.81 (0.68-0.96) for higher nurse education level, 0.83 (0.73-0.96) for richer nurse skill mix, 1.26 (1.09-1.47) for higher proportion of casual or temporary positions, and 0.74 (0.60-0.91) for greater nurse-physician relationships. The institutional and hospital nursing characteristics explained an additional 36.9%. DISCUSSION: Hospital nursing characteristics are an important consideration in efforts to reduce the risk of 30-day mortality of patients.

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.

La notice

Revue
Nursing Research
Thématique
Nursing education and management
Domaine
Nursing
Établissements canadiens
University of Alberta
Organismes subventionnaires
National Institute of Nursing Research
Mots-clés
MedicineOdds ratioStaffingComorbidityConfidence intervalCase mix indexOddsSkill mixPneumoniaEmergency medicineNursingHealth careLogistic regressionInternal medicine
Résumé présent dans OpenAlex
oui