Fatigue as a primary and secondary factor in relation to shift-rotating and patient safety in nurses
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The role of nurses’ shift-rotations in predicting adverse patient events has received little attention. The effect of fatigue on patient safety as a primary factor and the impact of shift-working on fatigue as a secondary factor in hospital-based nurses was investigated in the present study.Methods: In this cross-sectional study set in Iraqi Kurdistan in 2018, 71 nurses (Range: 20-44 years) were recruited purposively who worked in rotating shifts, in four multi-specialty hospitals.Results: The mean age of the nurses was 30.24 years (SD: 4.81; range: 20-44 years). The majority of nurses worked in the public sector (63.4%). The nurses worked in morning shift (26.8%) and shift-rotations (39.4%) for between 7.75 and 9.13 hours. In addition, 59.4% and 18.3% of nurses reported that they injured “sometimes” and “frequently” (respectively) patients in their care either directly or indirectly. Similarly, 19.7% of them reported that these were medication errors “sometimes” and “frequently.” Patient information was recorded incompletely or incorrectly sometimes by 18.3% and frequently by 35.2%. Also, 36.6% and 31.0% of them reported that they delayed care to patients frequently and sometimes, respectively. The mean values of physical and psychological fatigue were 8.77 of 21 and 3.42 of 12, respectively. The physical and psychological fatigue were escalated in case of lower total psychological well-being (p = .009 and p = .018, respectively). The study showed that single-shift working is a predictor of delayed patients care; 95.3% vs. 60.7%; p < .001).Conclusions: Hospital administrators must be aware that nurses are not able to work effectively on short roosters or extended shifts. Protocols for better nurse health surveillance and social support in respect to 24 hours shift work must be prioritized in order to avoid mental and physical significant impairment on nurses and adverse outcomes for their clients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».