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Enregistrement W4381987478 · doi:10.1093/jbcr/irad045.199

724 How Nursing Turnover Rates Effected a Series of Pediatric Mock Codes

2023· article· en· W4381987478 sur OpenAlexaff
Emily Snyder

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalPopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Pediatric mock codes (PMC) were first introduced to the Burn Trauma ICU (BTICU) in Fall 2020. The goal of the PMCs were to increase efficiency in a code situation and to increase nursing confidence. However, due to the unique timing of initiation, this hospital also chose to look at how turnover rates affected the outcomes of the PMCs. The time period chosen was during the COVID crisis and the unit had an increasing number of nurses leaving for contract positions. Methods The PMCs created were specifically designed to replicate the pediatric population the team cares for. A different PMC scenario was presented every six months for a total of four mock codes. The nurses completed the PMCs with a team approach, with each team consisting of two to six nurses. During the mock code, the nurse educator kept track of time, monitored role assignments and completion of major tasks, and ensured pre and post surveys were completed. The pre and post surveys evaluated the nurse’s self-confidence, biggest concern regarding a pediatric code, and if they had previously participated in a PMC. Results Over the period of two years, 82 participants were captured. However, these were not unique individuals, as some nurses participated in all four mock codes. It was expected that each time the mock code was completed, the number of nurses who had participated in PMC would increase. However, as time progressed, the rate of previous participation actually decreased. Instead of improving on time to compressions or medication administration time, the times stayed the same over the two-year time frame. When evaluating the comments on the survey, the staff concerns also did not change over time. Medication administration remained the number one concern across all four mock codes. Even though the PMC did not improve skills, 100% of those who participated expressed an increase in confidence level. Conclusions Nursing units depend on novice nurses gaining knowledge and skills and progressing into the expert nurses on the unit. However, the loss of permanent staff and the hiring of new nurses has had an impact on this cycle. The unit lost many of its expert nurses before the new nurses had time to advance. This can be directly seen in the turnover rate and the previous participation in the PMC. Essentially this halted the unit as a whole from growing their skill set in the pediatric population. However, as the nursing market stabilizes, there are future plans to continue to evaluate the PMC skills and outcomes. Applicability of Research to Practice As nursing turnover rates increase, patient complications and outcomes should also be evaluated to see if a correlation is present.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,128
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,128
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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