Hospital-Acquired Conditions Reduction Program, Racial and Ethnic Diversity, and Magnet Designation in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A key quality indicator in any health system is its ability to reduce morbidity and mortality. In recent years, healthcare organizations in the United States have been held to stricter measures of accountability to provide safe, quality care. This study aimed to explore the contextual factors driving racial disparities in hospital-acquired conditions incident rates among Medicare recipients in Magnet and non-Magnet hospitals. METHODS: A cross-sectional observational study was performed using data from Hospital-Acquired Condition Reduction Program. Performance from 1823 hospitals were used to examine the association between Magnet recognition and community's racial and ethnic differences in hospital performance on the Hospital-Acquired Condition Reduction Program. The unit of analysis was the hospital level. A propensity score matching approach was used to take into account differences in baseline characteristics when comparing Magnet and non-Magnet hospitals. The outcome measures were risk-standardized hospital performance on the Hospital-Acquired Condition Reduction Program domains and overall performance. RESULTS: Study findings show that Magnet hospitals had decreased methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) rate (β = -0.22; 95% confidence interval, -0.36 to -0.08) compared with non-Magnet hospitals. No other statistical difference was identified. CONCLUSIONS: Results from this study show community's racial and ethnic differences in hospital-acquired conditions occurrence differ between Magnet and non-Magnet hospitals for MRSA, indicating its association with nursing practice. However, because this improvement is limited to only MRSA, there are likely opportunities for Magnet hospitals to continue process improvements focused on additional Hospital-Acquired Condition Reduction Program measures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».