53 Associations of four nurse staffing practices with hospital mortality: key lessons for hospital managers and leaders
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> Cross-sectional studies of hospital-level administrative data have suggested that four 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. <h3>Methods</h3> A dynamic cohort of 146,349 adult medical, surgical, and intensive care patients admitted to a Canadian university health center was followed for seven 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. <h3>Results</h3> Overall, 4,854 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 (HR: 1.010; 95%CI: 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 (HR: 0.980; 95%CI: 0.965–0.995, p = 0.008). RN experience and skill mix were not significantly associated with mortality. <h3>Conclusions</h3> 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 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 | 0,001 |
| 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 ».