Reorganizing Nursing Work on Surgical Units: A Time-and-Motion Study
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.
Notice bibliographique
Résumé
A time-and-motion study was conducted in response to perceptions that the surgical nursing staff at a Montreal hospital was spending an excessive amount of time on non-nursing care. A sample of 30 nurse shifts was observed by trained observers who timed nurses' activities for their entire working shift using a hand-held Personal Digital Assistant. Activities were grouped into four main categories: direct patient care, indirect patient care, non-nursing and personal activities. Break and meal times were excluded from the denominator of total worked hours. A total of 201 working hours were observed, an average of 6 hours, 42 minutes per nurse shift. The mean proportions of each nurse shift spent on the main activity categories were: direct care 32.8%, indirect care 55.7%, non-nursing tasks 9.0% and personal 2.5%. Three activities (communication among health professionals, medication verification/preparation and documentation) comprised 78.9% of indirect care time. Greater time on indirect care was associated with work on night shifts and on the short-stay surgical unit. Subsequent work reorganization focused on reducing time spent on communication and medications. The authors conclude that time-and-motion studies are a useful method of monitoring appropriate use of nursing staff, and may provide results that assist in restructuring nursing tasks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle