The economic burden of nurse‐sensitive adverse events in 22 medical‐surgical units: retrospective and matching analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this study was to assess the economic burden of nurse-sensitive adverse events in 22 acute-care units in Quebec by estimating excess hospital-related costs and calculating resulting additional hospital days. BACKGROUND: Recent changes in the worldwide economic and financial contexts have made the cost of patient safety a topical issue. Yet, our knowledge about the economic burden of safety of nursing care is quite limited in Canada in general and Quebec in particular. DESIGN: Retrospective analysis of charts of 2699 patients hospitalized between July 2008 - August 2009 for at least 2 days of 30-day periods in 22 medical-surgical units in 11 hospitals in Quebec. METHODS: Data were collected from September 2009 to August 2010. Nurse-sensitive adverse events analysed were pressure ulcers, falls, medication administration errors, pneumonia and urinary tract infections. Descriptive statistics identified numbers of cases for each nurse-sensitive adverse event. A literature analysis was used to estimate excess median hospital-related costs of treatments with these nurse-sensitive adverse events. Costs were calculated in 2014 Canadian dollars. Additional hospital days were estimated by comparing lengths of stay of patients with nurse-sensitive adverse events with those of similar patients without nurse-sensitive adverse events. RESULTS: This study found that five adverse events considered nurse-sensitive caused nearly 1300 additional hospital days for 166 patients and generated more than Canadian dollars 600,000 in excess treatment costs. CONCLUSION: The results present the financial consequences of the nurse-sensitive adverse events. Government should invest in prevention and in improvements to care quality and patient safety. Managers need to strengthen safety processes in their facilities and nurses should take greater precautions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».