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Enregistrement W2021047935 · doi:10.1097/00006199-200503000-00002

The Impact of Hospital Nursing Characteristics on 30-Day Mortality

2005· article· en· W2021047935 sur OpenAlexaffabout
Carole A. Estabrooks, William K. Midodzi, Greta G. Cummings, Kathryn L. Ricker, Phyllis Giovannetti

Notice bibliographique

RevueNursing Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing Research
Mots-clésMedicineOdds ratioStaffingComorbidityConfidence intervalCase mix indexOddsSkill mixPneumoniaEmergency medicineNursingHealth careLogistic regressionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,405 · 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

Citations493
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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