Importance of work environments on hospital outcomes in nine countries
Notice bibliographique
Résumé
\n \t\t\tPurpose To determine the effect of hospital work environments on hospital outcomes across multiple countries.Design Primary survey data using a common instrument were collected from separate cross sections of 98 116 bedside care nurses practising in 1406 hospitals in 9 countries between 1999 and 2009.Main Outcome Measures Nurse burnout and job dissatisfaction, patient readiness for hospital discharge and quality of patient care.Results High nurse burnout was found in hospitals in all countries except Germany, and ranged from roughly a third of nurses to about 60% of nurses in South Korea and Japan. Job dissatisfaction among nurses was close to 20% in most countries and as high as 60% in Japan. Close to half or more of nurses in every country lacked confidence that patients could care for themselves following discharge. Quality-of-care rated as fair or poor varied from 11% in Canada to 68% in South Korea. Between one-quarter and one-third of hospitals in each country were judged to have poor work environments. Working in a hospital with a better work environment was associated with significantly lower odds of nurse burnout and job dissatisfaction and with better quality-of-care outcomes.Conclusions Poor hospital work environments are common and are associated with negative outcomes for nurses and quality of care. Improving work environments holds promise for nurse retention and better quality of patient care.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».