Nurse staffing levels and hospital mortality in critical care settings: literature review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper reports a review of the literature on the association between critical care nurse staffing levels and patient mortality. BACKGROUND: Statistically significant inverse associations between levels of nurse staffing and hospital mortality have not been consistently found in the literature. Critical care settings are ideal to address this relationship due to high patient acuity and mortality, high intensity of the nursing care required, and availability of individual risk adjustment methods. METHODS: Major electronic databases were searched, including MEDLINE, EMBASE, and the Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature. The search terms included critical/intensive care, quality of health care, mortality/hospital mortality, personnel staffing and scheduling, and nursing staff (hospital). Only papers published in English were included. The original search was conducted in 2002 and updated in 2005. RESULTS: Nine studies were selected from 251 references screened. All nine were observational. Six were conducted in the United States of America, one in Austria, one in Brazil, and one in Scotland. The unadjusted risk ratio of nurse staffing (high vs. low) on hospital mortality were combined meta-analytically (five studies). The pooled estimate was 0.65 (95% confidence interval 0.47-0.91). However, after adjusting for various covariates within each study, the individually reported associations between high nurse staffing and low hospital mortality became non-significant in all but one study. CONCLUSION: The impact of nurse staffing levels on patients' hospital mortality in critical care settings was not evident in the reviewed studies. Methodological challenges that might have impeded correct assessment of the association include measurement problems in exposure status and confounding factors, often uncontrolled. The lack of association also indicates that hospital mortality may not be sensitive enough to detect the consequences of low nurse staffing levels in critical care settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».