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Enregistrement W3017850138 · doi:10.1016/j.ijnsa.2020.100002

Are long shifts, overtime and staffing levels associated with nurses’ opportunity for educational activities, communication and continuity of care assignments? A cross-sectional study

2020· article· en· W3017850138 sur OpenAlexaff
Talia Emmanuel, Chiara Dall’Ora, Sean Ewings, Peter Griffiths

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Studies Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensWaypoint Centre for Mental Health Care
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeDepartment of Health and Social CareCollaboration for Leadership in Applied Health Research and Care - Greater ManchesterNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésOvertimeStaffingWorkforceNursingCross-sectional studyMedicineWork (physics)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Objectives: Previous research demonstrates the impact of workforce organisation variables on quality of care and nurse wellbeing. However, the extent to which these variables influence completion of important "ancillary" nursing work is unexplored. This type of work can include discussion of care information between colleagues, promoting continuity of care during shift changes, and participating in continuing professional development programs. Although ancillary work is not usually classified as direct nursing care, it remains critical to the delivery of safe and effective care, as well as for building nurse resiliency and workforce capacity. Our aim was to examine the relationship between ≥12-hour shifts, overtime, and lower staffing levels and opportunities for completing ancillary work. Design & Methods: Cross-sectional survey of 2990 registered nurses in 48 hospitals in England. Relationships were estimated through generalised linear mixed models. Results: When compared to ≤8 hour shifts, nurses working ≥12-hour shifts were less likely to report having staff education programs (OR=0.58, 95% CI [0.43, 0.76]) and enough opportunity to discuss patient care with other nurses (OR=0.72, 95% CI [0.56, 0.92]). When compared to working overtime, nurses working only scheduled hours reported more opportunities these activities (OR=1.31, 95% CI [1.07, 1.61] and OR=2.06, 95% CI [1.72, 2.47] respectively), and reported fewer cases of losing care information during handovers (OR=0.72, 95% CI [0.60, 0.86]). Furthermore, with each additional patient per nurse (i.e., higher workloads), poorer outcomes for all variables of interest were observed. Conclusion: Long shifts, overtime, and lower staffing levels are associated with fewer reported opportunities for completing ancillary work. Our findings contribute to the large body of literature exploring the drawbacks of implementing short-term solutions for nurse shortages and warrant careful consideration when establishing nursing shift rotas and staffing policies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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