DESCRIBING NURSING COMPLEXITY AND CLINICAL OUTCOMES IN A CARDIOVASCULAR SETTING: A SURVIVAL ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Nursing complexity has significant implications for patient outcomes, yet it remains an underexplored factor in cardiovascular care. This study investigates the levels of nursing complexity and their impact on clinical characteristics, survival outcomes, hospital readmissions, and emergency department (ED) visits in hospitalized cardiovascular patients. Methods A prospective cohort study was conducted at an Italian university hospital in a cardiovascular department from December 2020 to June 2022. Adult patients with a primary diagnosis of cardiovascular disease, identified using ICD–9–CM codes, were consecutively enrolled. Data included sociodemographic variables (e.g., age, gender), clinical characteristics (comorbidities, length of stay), and nursing–related variables (number of nursing diagnoses within the first 24 hours of admission and total interventions during hospitalization). Patients were followed for 12 months to assess all–cause mortality, hospital readmissions, and ED visits. Latent Class Analysis stratified patients into high and low–nursing complexity groups adjusted for the number of chronic conditions. Kaplan–Meier survival curves evaluated survival outcomes. Results Among 858 patients, 54.8% were classified as having high nursing complexity. These patients had a mean of 4.20 ± 2.46 nursing diagnoses and 5.89 ± 2.83 nursing interventions, significantly higher (p ‹ 0.001) than the low–complexity group, characterized by 1.13 ± 2.09 nursing diagnoses and 1.33 ± 3.27 nursing interventions. Kaplan–Meier analysis revealed worse survival in the high–complexity group during the 12–month follow–up, with 153 observed events vs. 113.5 expected events, compared to 27 observed events vs. 66.5 expected in the low–complexity group. The log–rank test confirmed a statistically significant group survival disparity (χ² = 43.1; p ‹ 0.001). The high–complexity group also had higher readmission rates (42.5% vs. 31.8%) but fewer ED visits (16.4% vs. 36.6%) compared to the low–complexity group. Conclusions High nursing complexity is associated to poorer survival outcomes and increased hospital readmissions, despite fewer ED visits. These findings underscore the importance of early identification and tailored care strategies for patients with high nursing complexity to enhance clinical outcomes in cardiovascular care.
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 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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».