The effect of nursing care delivery models on quality and safety outcomes of care: A cross‐sectional survey study of medical‐surgical nurses
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study examined the effect of two components of a model of nursing care delivery, the mode of nursing care delivery, and skill-mix on: (a) quality of nursing care; and (b) patient adverse events, after controlling for nurse demographics, work environment, and workload factors. DESIGN: A cross-sectional exploratory correlational study that drew on secondary data was conducted. METHODS: Survey data from 416 direct care registered nurses from medical-surgical settings across British Columbia were analysed using hierarchical multiple regression. Larger study data were collected in 2015. RESULTS: Nurses working in a team-based mode reported a greater number of nursing tasks left undone compared with those working in a total patient care. Nurses working in a skill-mix with licensed practical nurses reported a higher frequency of patient adverse events compared with those working in a skill-mix without licensed practical nurses. At higher levels of acuity, nurses in a team-based mode reported a higher frequency of patient adverse events than did nurses in a total patient care. CONCLUSION: Models of nursing care delivery components, mode and skill-mix, influenced quality and safety outcomes. Some of the team-based medical-surgical nurses in British Columbia are not functioning as effective teams. Team building strategies should be used to enhance collaboration among them. IMPACT: Research into redesigning care delivery has typically focused on only one care delivery component at a time. The study findings could have implications for nurses and patients, nursing leadership and policymakers particularly in medical-surgical settings in British Columbia.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».