Association of nurse staffing and unit occupancy with mortality and morbidity among very preterm infants: a multicentre study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In a healthcare system with finite resources, hospital organisational factors may contribute to patient outcomes. We aimed to assess the association of nurse staffing and neonatal intensive care unit (NICU) occupancy with outcomes of preterm infants born <33 weeks' gestation. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Four level III NICUs. PATIENTS: Infants born 23-32 weeks' gestation 2015-2018. MAIN OUTCOME MEASURES: Nursing provision ratios (nursing hours worked/recommended nursing hours based on patient acuity categories) and unit occupancy rates were averaged for the first shift, 24 hours and 7 days of admission of each infant. Primary outcome was mortality/morbidity (bronchopulmonary dysplasia, severe neurological injury, retinopathy of prematurity, necrotising enterocolitis and nosocomial infection). ORs for association of exposure with outcomes were estimated using generalised linear mixed models adjusted for confounders. RESULTS: Among 1870 included infants, 823 (44%) had mortality/morbidity. Median nursing provision ratio was 1.03 (IQR 0.89-1.22) and median unit occupancy was 89% (IQR 82-94). In the first 24 hours of admission, higher nursing provision ratio was associated with lower odds of mortality/morbidity (OR 0.93, 95% CI 0.89 to 0.98), and higher unit occupancy was associated with higher odds of mortality/morbidity (OR 1.19, 95% CI 1.04 to 1.36). In causal mediation analysis, nursing provision ratios mediated 47% of the association between occupancy and outcomes. CONCLUSIONS: NICU occupancy is associated with mortality/morbidity among very preterm infants and may reflect lack of adequate resources in periods of high activity. Interventions aimed at reducing occupancy and maintaining adequate resources need to be considered as strategies to improve patient outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».