A multi-method study on the quality of the nurse work environment in acute-care hospitals: positioning Switzerland in the Magnet hospital research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Magnet hospitals share nurse work environment characteristics associated with superior patient, nurse and financial outcomes. In Switzerland, however, it is uncertain how nurses appraise their work environments. OBJECTIVES: To describe the quality of the nurse work environment in 35 Swiss acute care hospitals and to benchmark findings based on international Magnet hospital research. METHOD: This study used two data sources: (1) the Swiss arm of the RN4CAST study; and (2) a structured literature review. Hospitals were categorised based on Magnet and non-Magnet data. Our outcome variable of interest was the quality of nurse work environment measured with the Practice Environment Scale of the Nurse Work Index (PES-NWI). RESULTS: We reviewed 13 American, Canadian, and Australian studies of acute-care hospitals. Three provided Magnet hospitals' nurse work environment data, and all included non-Magnet hospitals' data. Swiss hospitals' evaluations on nurse work environment quality varied widely, but 25% achieved scores indicating "Magnet nurse work environments". Swiss hospitals' average "Nursing manager ability" subscale scores fulfilled Magnet hospital criteria, although "Nurse participation in hospital affairs" and "Nursing staffing and resource adequacy" scores neared non-Magnet levels. CONCLUSION: On average, our results indicated high quality nurse work environments in Swiss hospitals. Implementing Magnet model organisational principles might be a valuable approach for Swiss acute-care hospitals to both improve mixed and unfavourable nurse work environments and to improve nurse and patient outcomes. National benchmarking of nurse work environments and other nurse-sensitive indicators may facilitate evaluating the impact of current developments in Swiss healthcare.
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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 | 0,019 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».