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Enregistrement W2037384639 · doi:10.1002/j.2048-7940.2003.tb02058.x

Nursing Time and Work in an Acute Rehabilitation Setting

2003· article· en· W2037384639 sur OpenAlex
Jacquelin S. Neatherlin, Lyn S. Prater

Pourquoi ce travail est 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Nursing · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingNursingRehabilitationMedicineAcute carePsychological interventionWork (physics)Health carePrimary nursingLegislationSkill mixNurse educationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nursing staffing has long been recognized as a significant variable in a hospital budget even through the era of increased productivity and efficiency. In addition, patient acuity has been rising, and increasing demands on nursing personnel have been documented. These increased demands have affected nurse staffing, patient outcomes, and nurse retention, all of which have an impact on our healthcare system. Therefore, it is imperative that nursing time and work be examined in the acute rehabilitation setting--a setting in which research has been sparse. To estimate patient acuity, the activities of nursing personnel must be examined to establish timeframes for the care needed by patients. Previous studies have examined time and work according to pre-established patient acuity categories. California has passed legislation that requires mandatory nurse-staffing ratios in response to the concerns about the adequacy of patient care and safety. We did this study to assess the time and work related to patients with different diagnoses that are typically found in a rehabilitation unit. The data collected can be used to develop a patient acuity system. This study sought to identify how nurses spend their time so that hidden costs and important interventions can be addressed by an institution's administration.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,301 · 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