The influence of community health on hospitals attainment of Magnet designation: Implications for policy and practice
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine if there is an association between better County Health Rankings and the increased odds of a hospital gaining Magnet designation in subsequent years (2014-2019) compared with counties with lower rankings. BACKGROUND: The Magnet hospital model is recognized to have a great effect on nurses, patients and organizational outcomes. Although Magnet hospital designation is a well-established structural marker for nursing excellence, the effect of County Health Rankings and subsequent hospital achievement of Magnet status is unknown. DESIGN: A descriptive, cross-sectional quantitative approach was adopted for this study. METHODS: Data were derived from 2010 to 2019 U.S. County Health Rankings, American Hospital Association, and American Nursing Credentialing Center databases. Logistic regression models were utilized to determine associations between county rankings for health behaviours, clinical care, social and economic factors, physical environment and counties with a new Magnet hospital after 2014. RESULTS: Counties with the worst rankings for clinical care and socio-economic status had reduced odds of obtaining a Magnet hospital designation compared with best-ranking counties. While middle-ranking counties for the physical environment ranking had increased odds of having Magnet designation compared with best-ranking counties. Additionally, having an increased percent of government non-federal hospital or a higher percentage of critical access hospitals in the county reduced the odds of having a Magnet-designated facility after 2014. CONCLUSION: The findings underscore the important associations between Magnet-designated facilities' location and the health of its surrounding counties. This study is the first to examine the relationship between County Health Rankings and a hospital's likelihood of obtaining Magnet status and points to the need for future research to explore outcomes of care previously identified as improved in Magnet-designated hospitals. IMPLICATIONS: Recognizing the benefits of Magnet facilities, it is important for health care leaders and policy makers to seek opportunities to promote centres of excellence in higher need communities through policy and financial intervention.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».