Associations of 4 Nurse Staffing Practices With Hospital Mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cross-sectional studies of hospital-level administrative data have suggested that 4 nurse staffing practices-using adequate staffing levels, higher proportions of registered nurses (RNs) (skill mix), and more educated and experienced RNs-are each associated with reduced hospital mortality. To increase the validity of this evidence, patient-level longitudinal studies assessing the simultaneous associations of these staffing practices with mortality are required. METHODS: A dynamic cohort of 146,349 adult medical, surgical, and intensive care patients admitted to a Canadian University Health Center was followed for 7 years (2010-2017). We used a multivariable Cox proportional hazards model to estimate the associations between patients' time-varying cumulative exposure to measures of RN understaffing, skill mix, education, and experience, each relative to nursing unit and shift means, and the hazard of in-hospital mortality, while adjusting for patient and nursing unit characteristics, and modeling the current nursing unit of hospitalization as a random effect. RESULTS: Overall, 4854 in-hospital deaths occurred during 3,478,603 patient-shifts of follow-up (13.95 deaths/10,000 patient-shifts). In multivariable analyses, every 5% increase in the cumulative proportion of understaffed shifts was associated with a 1.0% increase in mortality (hazard ratio: 1.010; 95% confidence interval: 1.002-1.017; P=0.009). Moreover, every 5% increase in the cumulative proportion of worked hours by baccalaureate-prepared RNs was associated with a 2.0% reduction of mortality (hazard ratio: 0.980; 95% confidence interval: 0.965-0.995, P=0.008). RN experience and skill mix were not significantly associated with mortality. CONCLUSION: Reducing the frequency of understaffed shifts and increasing the proportion of baccalaureate-prepared RNs are associated with reduced hospital mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».