“More is not always better”: Park's sweet spot theory‐driven implementation strategy for viable optimal safe nurse staffing policy in practice
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper aims to propose Park's sweet spot theory-driven implementation strategy, which makes optimal safe staffing policy really work in nursing practice. BACKGROUND: For the last 40 years, mainstream nursing workforce research has emphasized that having more registered nurses leads to better patient outcomes, and yet staffing policies have failed to implement this crucial concept. Meanwhile, global nursing shortages have become rampant, a problem that only dilutes the skill-mix ratios in the nursing workforce. Low fertility and an aging population worldwide are then accelerating these shortages. These dire circumstances may be persisting because of unclear, unsubstantiated cost-efficiency in the nursing workforce. For this reason, there remains a dearth of well-researched evidence for a clear threshold on optimal safe staffing levels that could maximize quality of care relative to cost given limited healthcare financial budgets and which could also be fitted into each care setting. Along with that, an implementation strategy for optimal safe staffing levels is nonexistent. SOURCES OF EVIDENCE: An implementation strategy has been developed through interdisciplinary consilience-based theory synthesis of both prospective theory and regulatory focus theory combined with Park's optimized nursing staffing (sweet spot) estimation theory. DISCUSSION/CONCLUSIONS: A theory-driven novel implementation strategy is proposed, which functions as a nudge strategy that uses the synchronous balance of quality of care, nurse staffing, and cost. It illustrates (1) how to create shared value among patients, nurses, and stakeholders through robust evidence-based, informed shared decision-making rationales on the optimal safe nurse staffing levels and (2) how to induce stakeholders to overcome resistance to innovation and improve their nursing workforce through value chain in management science. IMPLICATIONS FOR NURSING WORKFORCE POLICY: This novel implementation strategy may be a viable solution to mitigate the nursing shortage by leading stakeholders (1) to compete with each other (on the basis of nursing sufficiency) and (2) to competitively demonstrate the patient-centered value (patient-perceived care quality relative to cost) of their institutions.
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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 | 0,036 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».