The Impact of Heavy Perceived Nurse Workloads on Patient and Nurse Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the relationships between seven workload factors and patient and nurse outcomes. (1) Background: Health systems researchers are beginning to address nurses’ workload demands at different unit, job and task levels; and the types of administrative interventions needed for specific workload demands. (2) Methods: This was a cross-sectional correlational study of 472 acute care nurses from British Columbia, Canada. The workload factors included nurse reports of unit-level RN staffing levels and patient acuity and patient dependency; job-level nurse perceptions of heavy workloads, nursing tasks left undone and compromised standards; and task-level interruptions to work flow. Patient outcomes were nurse-reported frequencies of medication errors, patient falls and urinary tract infections; and nurse outcomes were emotional exhaustion and job satisfaction. (3) Results: Job-level perceptions of heavy workloads and task-level interruptions had significant direct effects on patient and nurse outcomes. Tasks left undone mediated the relationships between heavy workloads and nurse and patient outcomes; and between interruptions and nurse and patient outcomes. Compromised professional nursing standards mediated the relationships between heavy workloads and nurse outcomes; and between interruptions and nurse outcomes. (4) Conclusion: Administrators should work collaboratively with nurses to identify work environment strategies that ameliorate workload demands at different levels.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».