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Enregistrement W2784779162 · doi:10.1016/j.ijnurstu.2018.01.007

Associations between nurse education and experience and the risk of mortality and adverse events in acute care hospitals: A systematic review of observational studies

2018· review· en· W2784779162 sur OpenAlexafffund
Li‐Anne Audet, Patricia Bourgault, Christian M. Rochefort

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Studies · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensHôpital Charles-Le MoyneUniversité de SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCINAHLMedicineMEDLINEObservational studyScopusAdverse effectAcute careFamily medicineSystematic reviewHealth careEmergency medicineNursingPsychological interventionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To provide knowledge from the summarization of the evidence on the: a) associations between nurse education and experience and the occurrence of mortality and adverse events in acute care hospitals, and; b) benefits to patients and organizations of the recent Institute of Medicine's recommendation that 80% of registered nurses should be educated at the baccalaureate degree by 2020. DATA SOURCES: A systematic search of English and French literature was conducted in six electronic databases: 1) Medline, 2) PubMed, 3) CINAHL, 4) Scopus, 5) Campbell, and 6) Cochrane databases. Additional studies were identified by searching bibliographies, prior reviews, and by contacting authors. REVIEW METHOD: Studies were included if they: a) were published between January 1996 and August 2017; b) were based on a quantitative research design; c) examined the associations between registered nurse education or experience and at least one independently measured adverse event, and; d) were conducted in an adult acute care setting. Data were independently extracted, analysed, and synthesized by two authors and discrepancies were resolved by consensus. The methodological heterogeneity of the reviewed studies precluded the use of meta-analysis techniques. However, the methodological quality of each study was assessed using the STROBE criteria. FINDINGS: Among 2109 retrieved articles, 27 studies (24 cross-sectional and three longitudinal studies) met our inclusion criteria. These studies examined 18 distinct adverse events, with mortality and failure to rescue being the most frequently investigated events. Overall, higher levels of education were associated with lower risks of failure to rescue and mortality in 75% and 61.1% of the reviewed studies pertaining to these adverse events, respectively. Nurse education was inconsistently related to the occurrence of the other events, which were the focus of only a small number of studies. Only one study examined the 80% threshold proposed by the Institute of Medicine and found evidence that it is associated with lower odds of hospital readmission and shorter lengths of stay, but unrelated to mortality. Nurse experience was inconsistently related to adverse event occurrence. CONCLUSION: While evidence suggests that higher nurse education is associated with lower risks of mortality and failure to rescue, longitudinal studies are needed to better ascertain these associations and determine the specific thresholds that minimize risks. Further studies are needed to better document the association of nurse education and experience with other nursing-sensitive adverse events, as well as the benefits to patients and organizations of the Institute of Medicine's recommendation.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0110,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations156
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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