The Effects of Time Pressure and Experience on Nurses' Risk Assessment Decisions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Time pressure and, occasionally, suboptimal assessment decisions are features of nursing in acute care. OBJECTIVES: To explore the effect of generic and specialist clinical experience on the ability to detect the need to take action in acute care and the impact of time pressure on nurses' decision-making performance. METHODS: Experienced acute care registered nurses (n = 241) were presented with 50 vignettes of real clinical risk assessments. Each vignette contained seven information cues. In response to these vignettes, nurses had to decide whether to intervene or not. The 26 vignettes were time limited and mixed randomly into the 50 cases. Signal detection analysis was used to establish nurses' performance, personal decision thresholds ([beta]), and their abilities (d') to distinguish a signal of clinical risk from the clinical noise of noncontributory information. RESULTS: Nurses had significantly lower d' and were significantly less likely to indicate intervening under time pressure. For ability-but not threshold-there was a significant interaction of time pressure and years of experience in acute care. With no time pressure, d' increased in line with years of experience. Under time pressure, there was no effect. DISCUSSION: Time pressure reduced nurses' ability to detect the need and the tendency to report intervening. Thus, there were more failures to report appropriate intervention under time pressure, and the positive effects of clinical experience were negated under time pressure. More and larger scale research on the effect on clinical outcomes of time pressured nursing choices is required.
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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 | 0,007 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».