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Enregistrement W2803955999 · doi:10.1093/pch/pxy054.081

DEVELOPMENT OF A SCORING SYSTEM FOR THE NURSING WORKLOAD IN A PEDIATRIC INTENSIVE CARE UNIT

2018· article· en· W2803955999 sur OpenAlexaff
Alexa Eberle, Philippe Jouvet, Sylvie Charette, Bryan Provost

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadIntraclass correlationMedicineContext (archaeology)StaffingNursingRetrospective cohort studyInclusion and exclusion criteriaInternal medicinePsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Nursing workload evaluation tools are designed to determine adequate staffing for a given shift. Only retrospective tools that do not predict the number of nurses needed to start a shift exist. A prospective nursing workload evaluation tool (SJ score), developed by a group of nurses with items based on previously published retrospective scores and clinical experience, includes 16 weighted sections (scored from 0 to >100 with 1 point ≈ 5 min nurse workload). OBJECTIVES This study’s aim is to assess the reliability and validity of the SJ score in the Paediatric Intensive Care Unit (PICU). DESIGN/METHODS Inclusion criteria: children admitted in a PICU, age < 18 yo. Exclusion criteria: already included 3 times in this study (phase 1 only) or children discharged 2 hr after the beginning of the nurse shift studied. Children were scored for 8 hr nursing shifts. Phase 1 (pilot validation) required simultaneous prospective SJ scoring by the nurse in charge (NIC) and chief nurse (SC), then a retrospective SJ score by an independent trained investigator (AE). Phase 2 (validation in the real context of the PICU), which used an improved SJ score, required that each child had an SJ score prospectively by the NIC of the previous shift, then retrospectively by the NIC of the dedicated shift. Statistical analysis included the intraclass correlation (ICC) and a Bland Altman plot. Bland Altman was considered acceptable if mean difference was closed to 0. For ICC: 0.40 RESULTS 165 patients’ shifts observations were performed in phase 1. In the comparison between the prospective score performed by the NIC and SC, the Bland Altman mean difference was -0.03 with limits of agreement between -3.63 and 3.58, and the ICC was good: 0.63 with 95%confidence interval (95ICC) from 0.40 to 0.93. In the comparison between the prospective score of the NIC and AE retrospective score, the ICC was fair: 0.52 with 95ICC from 0.32 to 0.78. In phase 2, 2599 patients’ shifts were studied. The Bland Altman mean difference was 0.21 with limits of agreement between -10.5 and 10.9, and the ICC was excellent: 0.86 with 95ICC from 0.85 to 0.87. CONCLUSION The SJ score prospectively predicted well nursing workload in a single PICU. Additional studies are needed to determine the validity in other PICUs.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2018
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