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Enregistrement W2621102101 · doi:10.5430/jha.v6n3p67

Intensive care unit organisation and nurse outcomes: A cross-sectional study of traditional and “hot-floor” structures

2017· article· en· W2621102101 sur OpenAlexvenueno aff
Brett Abbenbroek, Christine Duffield, Doug Elliott

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingOvertimeWorkforceWorkforce planningAccreditationBurnoutFlexibility (engineering)BusinessWork (physics)Unit (ring theory)MedicinePsychologyMedical educationManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To explore the relationship between the practice environment and nurse outcomes in two Intensive Care Unit (ICU) models.Background: Internationally the demand for intensive care is increasing. A large capacity multi-specialty integrated critical care service, the “hot-floor”, is emerging as the preferred organisational model. Benefits include resource consolidation and improved utilisation, operational synergies, operational flexibility and demand management. A large clinical workforce with commensurate frontline management, education and support positions are required. The association between these factors, within the ICU hot-floor work environment, and nurse outcomes is not known.Methods: Registered nurses (RNs) working in two ICUs, one a hot-floor model and one traditional ICU, completed a structured questionnaire. Nurse perceptions of work-life and organisational factors, and dimensions of burnout were examined using the Practice Environment Scale-Nursing Work Index (PES-NWI) and Maslach’s Burnout Inventory (MBI).Results: Units matched on service level characteristics, training accreditation, patient casemix, operational and clinical care processes. Nurses in had similar demographic characteristics, professional attributes and experience. Workforce structures were also similar though the hot-floor had relatively less dedicated resources for frontline nurse management and clinical education positions. Hot-floor nurses worked more paid overtime and were redeployed less frequently to external wards. Nurse manager leadership and support was less effective, and nurses expressed lower personal accomplishment.Conclusions: Improved demand management achieved through greater operational flexibility is a key driver for the hot-floor model. Planning for enhanced organisational effectiveness requires corresponding improvements in the work environment to optimise nurse retention to ensure organisational sustainability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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