Effects of Nurse Staffing on Missed Breastfeeding Support in Maternity Units With Different Nurse Work Environments
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the effect of nurse staffing in varying work environments on missed breastfeeding teaching and support in inpatient maternity units in the United States. BACKGROUND: Breast milk is the optimal food for newborns. Teaching and supporting women in breastfeeding are primarily a nurse's responsibility. Better maternity nurse staffing (fewer patients per nurse) is associated with less missed breastfeeding teaching and support and increased rates of breastfeeding. We examined the extent to which the nursing work environment, staffing, and nurse education were associated with missed breastfeeding care and how the work environment and staffing interacted to impact missed breastfeeding care. METHODS: In this cross-sectional study using the 2015 National Database of Nursing Quality Indicator survey, maternity nurses in hospitals in 48 states and the District of Columbia responded about their workplace and breastfeeding care. Clustered logistic regression models with interactions were used to estimate the effects of the nursing work environment and staffing on missed breastfeeding care. RESULTS: There were 19 486 registered nurses in 444 hospitals. Nearly 3 in 10 (28.2%) nurses reported missing breastfeeding care. In adjusted models, an additional patient per nurse was associated with a 39% increased odds of missed breastfeeding care. Furthermore, 1 standard deviation decrease in the work environment was associated with a 65% increased odds of missed breastfeeding care. In an interaction model, staffing only had a significant impact on missed breastfeeding care in poor work environments. CONCLUSIONS: We found that the work environment is more fundamental than staffing for ensuring that not only breastfeeding care is not missed but also breastfeeding care is sensitive to nurse staffing. Improvements to the work environment support the provision of breastfeeding care. IMPLICATIONS FOR RESEARCH AND PRACTICE: Both nurse staffing and the work environment are important for improving breastfeeding rates, but the work environment is foundational.
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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 |
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| 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 | 0,001 |
| 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 ».