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Enregistrement W3030366977 · doi:10.3760/cma.j.issn.1672-7088.2018.23.013

Study on the efficiency of nursing service and the allocation of human resources in blood collection center based on visiting volume

2018· article· en· W3030366977 sur OpenAlexaboutno aff
Yujie Hu, Li Ping, Ling Ye, Yanan Wang, Manli Zhang

Notice bibliographique

Revue˜The œJournal of practical nursing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorningQuarter (Canadian coin)MedicineService (business)WorkloadBlood collectionNursingWork (physics)ThursdayEveningHuman resourcesDuration (music)Operations managementEmergency medicineBusinessComputer scienceInternal medicineGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To provide scientific basis for evaluating the efficiency of nursing service and reasonable allocation of human resources in blood collection by analyzing the time variation of visiting time in blood collection center. Methods Through the retrospective analysis of 2016 in different seasons and different blood centers working day and different time visits, obtains the variation of visits time; using a queuing analysis to evaluate different visits under the condition of nursing service efficiency and puts forward the scheme of optimal allocation of human resources. Results The blood center visits within one year of the first quarter of the lowest, the second quarter increased significantly, reaching the peak at the third quarter, the fourth quarter is relatively reduced; the work on Monday, Thursday, two or three high, five less; morning visits in different time was significantly higher than that in the afternoon, the morning peak on the 8:00-9:00 and 14:00-15:00 concentration in the afternoon peak; the situation of human resource allocation at this stage of blood centers, visits the peak season of nurse service intensity and low efficiency, the patients waiting for a long time, visits the low peak season, the nurse service intensity was low, idle for a long time, resulting in a waste of resources, quantitative configuration after the nurse service reasonable intensity, high work efficiency, effective treatment time of patients increased. Conclusions According to the law of time variation, the nursing service efficiency can be scientifically analyzed and the nursing manpower should be quantified to provide a scientific basis for hospital management. Key words: Visiting quantity; Nursing care; Personnel administration, hospital

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)0,012
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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