Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study investigates the relationship between nurse staffing levels and differences in patient outcomes in terms of average length of stay, in-hospital mortality rate and 30-day death rate in order to evaluate the effectiveness of a policy that differentiates fees for inpatients on the basis of nurse-to-bed ratios. Methods We obtained information on inpatients from health insurance claims data published by the Health Insurance Review and Assessment Service(HIRA) in 2008, organizational factors(type of hospital, ownership) from the records of the hospital report system in 2008, and nurse staffing levels, which were graded on a scale of 1 to 7, from data compiled between December 15, 2007, and September 20, 2008. The data were segregated according to type of hospital and quarter and finally 3,517 records of 1,182 hospitals were analyzed using multi-level analysis. Results The average length of stay in grade 1∼6 hospitals was lower than that in grade 7 ones, but the difference was much below one day. No significant difference was found among different grades in tertiary hospitals. Further, variations in staffing levels did not result in any significant difference in the in-hospital mortality rate and 30-day death rate. Conclusions High nurse staffing levels did not result in better patient outcomes compared with low staffing levels. We therefore recommend modifying the above nurse staffing policy so as to make it more effective in improving patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».