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Enregistrement W3021684345 · doi:10.1111/inr.12587

The nurse outcomes and patient outcomes following the High‐Quality Care Project

2020· article· en· W3021684345 sur OpenAlexaff
Qirong Chen, Laurie N. Gottlieb, Dabiao Liu, Siyuan Tang

Notice bibliographique

RevueInternational Nursing Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilShanxi Scholarship Council of China
Mots-clésNursingMedicineContext (archaeology)Primary nursingSurgical nursingPatient satisfactionQuality (philosophy)Job satisfactionBurnoutCross-sectional studyMEDLINEDistrict nurseFamily medicineHealth careNurse educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There have been many single cross-sectional studies on nurse or patient outcomes. However, long-term evidence on improving nurse and patient outcomes is still limited. The High-Quality Care Project is a national project in China for improving nurse and patient outcomes by implementing primary nursing. AIM: (1) To assess the long-term changes in nurse and patient outcomes in the context of the High-Quality Care Project. (2) To explore the potential influences of primary nursing on nurse and patient outcomes based on this study and broader existing evidence. METHODS: The data of two cross-sectional studies were used for analysis. The two cross-sectional studies were conducted before (2009) and after (2016) the High-Quality Care Project. A total of 1376 nurses and 904 patients from 40 units of 10 tertiary hospitals were surveyed. Reliable and validated instruments were used to measure nurse and patient outcomes. Multilevel modelling was the main method for data analysis. RESULTS: Nurses in 2016 were more satisfied than nurses in 2009 with most dimensions of nurse work environment and job satisfaction. However, they were not more satisfied with burnout, global job satisfaction or intention to leave their job. Nurses in 2016 also reported better quality of patient care and patient safety while their patients reported higher patient satisfaction. CONCLUSION: The analysis of our results based on existing evidence indicates that primary nursing could be considered as a potentially effective way to improve nurse work environment and patient outcomes. More studies with rigorous study design from micro perspectives would be useful to further explore the direct effects of primary nursing on nurse or/and patient outcomes. IMPLICATIONS FOR NURSING AND NURSING POLICY: Policymakers, healthcare service leaders and nurse managers should make efforts to provide multi-level supports to cultivate an encouraging environment for nurses to practice primary nursing, because the implementation of primary nursing may improve the nurse work environment and patient outcomes. Furthermore, improving nurse participation in hospital affairs and developing nursing discipline and education for increasing nursing staff resource and nurses' capacity - which all need policy and management supports - are crucial to further improve nurse and patient outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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