Interprofessional Staffing Pattern Clusters in U.S. ICUs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify interprofessional staffing pattern clusters used in U.S. ICUs. DESIGN: Latent class analysis. SETTING AND PARTICIPANTS: Adult U.S. ICUs. PATIENTS: None. INTERVENTIONS: None. ANALYSIS: We used data from a staffing survey that queried respondents ( n = 596 ICUs) on provider (intensivist and nonintensivist), nursing, respiratory therapist, and clinical pharmacist availability and roles. We used latent class analysis to identify clusters describing interprofessional staffing patterns and then compared ICU and hospital characteristics across clusters. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We identified three clusters as optimal. Most ICUs (54.2%) were in cluster 1 (“higher overall staffing”) characterized by a higher likelihood of good provider coverage (both intensivist [onsite 24 hr/d] and nonintensivist [orders placed by ICU team exclusively, presence of advanced practice providers, and physicians-in-training]), nursing leadership (presence of charge nurse, nurse educators, and managers), and bedside nursing support (nurses with registered nursing degrees, fewer patients per nurse, and nursing aide availability). One-third (33.7%) were in cluster 2 (“lower intensivist coverage & nursing leadership, higher bedside nursing support”) and 12.1% were in cluster 3 (“higher provider coverage & nursing leadership, lower bedside nursing support”). Clinical pharmacists were more common in cluster 1 (99.4%), but present in greater than 85% of all ICUs; respiratory therapists were nearly universal. Cluster 1 ICUs were larger (median 20 beds vs. 15 and 17 in clusters 2 and 3, respectively; p < 0.001), and in larger (> 250 beds: 80.6% vs. 66.1% and 48.5%; p < 0.001), not-for-profit (75.9% vs. 69.4% and 60.3%; p < 0.001) hospitals. Telemedicine use 24 hr/d was more common in cluster 3 units (71.8% vs. 11.7% and 14.1%; p < 0.001). CONCLUSIONS: More than half of U.S. ICUs had higher staffing overall. Others tended to have either higher provider presence and nursing leadership or higher bedside nursing support, but not both.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».