No more unimplementable nurse workforce planning
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This paper aims to spur thought-provoking practical debates on current nurse workforce staffing and scheduling systems in relation to a critical review of Ang and colleagues’ (2018) article entitled “Nurse workforce scheduling in the emergency department: A sequential decision support system considering multiple objectives.”Design: Discussion paper on a practical discourse in connection with the aforementioned published article.Discussion: Mathematical Programming (optimisation) (MP)-based nursing research has been published for nearly thirty years almost exclusively in industrial engineering or health business administration journals, demonstrating a widening gap between nursing research and practice. Nurse scientists’ knowledge and skill of MP is insufficient, as are their interdisciplinary collaborations, setting back the advancement of nursing science. Above all, nurse scientists skilled in decision science are desperately needed for that analytic intellection which is rooted in the ‘intrinsic nature and value of nursing care.’ It is imperative that nurse scientists be well-prepared for the new age of the Fourth Industrial Revolution through both an education in MP and interdisciplinary collaboration with decision science experts in order to prevent potential stereotyped MP-based algorithm-driven destructive influences.Conclusions: The current global nursing shortage makes optimal nursing workforce staffing and scheduling more important. MP helps nurse executives and leaders to ensure the most efficient number of nurses with the most effective composition of nurse staffing at the right time for a reasonable cost. Nurse scientists urgently need to produce a new nursing knowledge base that is directly implementable in nursing practice.Impact Statement: Nurse scientists should take the leading role in producing the mathematical programming-integrated knowledge base that is directly implementable in practice.
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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 | 0,016 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,008 |
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 ».