The Impact of Patient to Nurse Ratio on Quality of Care and Patient Safety in the Medical and Surgical Wards in Malaysian Private Hospitals: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Nursing shortage and inadequate hospital nursing jeopardized quality of care andpatient safety. This study aims to predict the impact of patient to nurse ratio on quality of care and patient safetyin medical and surgical wards in Malaysian private hospitals.Methods: Cross-sectional data collected by questionnaire from 652 nurses working in the medical and surgicalwards in 12 private hospitals participated in the study. Stratified simple random sampling performed to invitesmall size (less than 100 beds), medium size (100-199 beds) and large size (over than 200) hospitals’ nurse toparticipate in the study, which allow also nurses from all shift to participate in the study from the participatedhospitals.Results: Nurses with higher ratio of patients have greater negative association on quality of care and patientsafety. However, this negative association significantly associated with patient safety, whereas insignificantlyassociated with quality of care.Conclusions: Staffing level inconsistently associated with quality of care and patient safety, so there is at leastone intervening process factor mitigate the negative impact of nursing shortage on quality of care in Malaysianhospitals. However, nurses delivering care for 11-15 patients and nurses delivering care for more than 15patients had significant negative impact on both quality of care and patient safety at a p<0.05 significance levelcompared with those caring for less than 5 patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».