Association of Nursing Overtime, Nurse Staffing, and Unit Occupancy with Health Care–Associated Infections in the NICU
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study aims to assess the association of nursing overtime, nurse staffing, and unit occupancy with health care–associated infections (HCAIs) in the neonatal intensive care unit (NICU). Study Design A 2-year retrospective cohort study was conducted for 2,236 infants admitted in a Canadian tertiary care, 51-bed NICU. Daily administrative data were obtained from the database “Logibec” and combined to the patient outcomes database. Median values for the nursing overtime hours/total hours worked ratio, the available to recommended nurse staffing ratio, and the unit occupancy rate over 3-day periods before HCAI were compared with days that did not precede infections. Adjusted odds ratios (aOR) that control for the latter factors and unit risk factors were also computed. Results A total of 122 (5%) infants developed a HCAI. The odds of having HCAI were higher on days that were preceded by a high nursing overtime ratio (aOR, 1.70; 95% confidence interval [95% CI], 1.05–2.75, quartile [Q]4 vs. Q1). High unit occupancy rates were not associated with increased odds of infection (aOR, 0.85; 95% CI, 0.47–1.51, Q4 vs. Q1) nor were higher available/recommended nurse ratios (aOR, 1.16; 95% CI, 0.67–1.99, Q4 vs. Q1). Conclusion Nursing overtime is associated with higher odds of HCAI in the NICU.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».