Enlightening Nursing Care: A Protocol for a Multicenter Observational Study Measuring Nursing Work in Hospital Settings
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rising costs and demands for improved quality of care present complex challenges for existing healthcare systems. The strain on healthcare resources is exacerbated by the increasing complexity of patient conditions. The Diagnosis-Related Group (DRG) system classifies inpatients according to clinical and treatment criteria, controls healthcare expenditures, and ensures the sustainability of procedures. The cost of nursing care is included in the DRG system in the same way as other fixed costs of hospital care, but the amount of nursing care provided for the same DRG can vary widely. This study, which is based on this protocol, will aim to assess the variability of nursing costs within and across DRGs and to measure how much variability in nursing care is explained by DRGs by comparing nursing care delivery in acute care hospitals with the DRG reimbursement system in Italy. It is necessary to develop a specific protocol to ensure systematic and consistent data collection at the national level. Methods: A multicenter retrospective cross-sectional study will be conducted. A random sample of five public Italian hospitals will be enrolled. Patients included in medical or surgical DRGs, hospitalized and discharged in 2022 will be included. Data will be collected retrospectively from two sources: hospital discharge records and nursing records. Inferential statistics will be used to assess the variability of nursing time and costs across hospitals and DRGs. Nursing costs will be determined by several factors, including time spent on nursing activities and the hourly wages of nursing staff. The time needed to complete each activity will be estimated by a convenience sample of nurses from the hospitals included in this study. The annual salary of nurses will be used to calculate the nursing cost per minute, multipled by the amount of time spent per each nursing activity. The cost per patient per day of hospitalization will be calculated. Conclusions: The results of this study will shed light on the variation in nursing care across different DRGs. This understanding will guide recommendations for optimizing healthcare resource allocation and enhancing the efficiency of the DRG system in Italy.
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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 | 0,077 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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 ».