MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411149761 · doi:10.1111/jan.17104

Beyond the Ratios: Evidence for Optimal Minimum Nurse‐Patient‐Ratios in Medical‐Surgical Settings

2025· article· en· W4411149761 sur OpenAlexaffabout
Farinaz Havaei, Claire Song, Danjie Zou, Amery D. Wu, Maura MacPhee, Elizabeth Saewyc

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient safetyMedicineDemographicsAcute careFamily medicineQuality (philosophy)NursingHealth careDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To evaluate the maximum number of patients per nurse before quality and safety outcomes deteriorate in medical-surgical settings. DESIGN: A secondary analysis of cross-sectional survey data. METHODS: We analysed data from 609 direct care nurses working in British Columbia's medical-surgical areas. The relationship between nurse-to-patient ratios and quality and safety outcomes was analysed using both two-level and one-level regression models, including visualisations such as boxplots and scatterplots with LOESS curves. The analysis controlled for nurse demographics and hospital clustering effects. RESULTS: Ratios ranged from 1:1 to 1:9, with outliers above 1:9 excluded. For desirable outcomes, last shift quality of care, unit safety grade, and recommending units to friends/family and to colleagues, the means were generally positive for ratios ranging from 1:2 or 1:3 to 1:4 but negative for ratios ranging from 1:5 to 1:8 or 1:9. This pattern was reversed for adverse outcomes, undone tasks and emotional exhaustion; the means were generally negative for ratios between 1:1 and 1:3 to 1:4 but became positive for ratios between 1:5 and 1:6 to 1:8. A turning point (crossing zero) was found between the ratios of 1:4 and 1:5 for all outcomes except patient adverse events, where the turning point was between the ratio of 1:3-1:4. CONCLUSION: The findings provide preliminary evidence in support of minimum nurse-to-patient ratios of 1:4 in British Columbia's medical-surgical areas. Policy-makers and decision-makers should augment minimum nurse-to-patient ratios with other nurse-driven tools and nurse-management staffing methods that provide more flexibility to better meet fluctuating environmental, patient and staffing needs. NO PATIENT OR PUBLIC INVOLVEMENT: This study did not include patient or public involvement in its design, conduct, or reporting. IMPLICATIONS FOR THE PROFESSION AND/OR PATIENT CARE: Minimum ratios should be complemented by nurse-driven tools and flexible staffing strategies to account for contextual and resource variability. IMPACT: This secondary analysis of 2015 survey data from 609 medical-surgical nurses in British Columbia, Canada supported a minimum nurse-to-patient ratio of 1:4 using a series of quality and safety outcomes for patients and nurses. This finding provides important preliminary evidence in support of the specific minimum nurse-to-patient ratios of 1:4 as the province prepares to implement this ratio in medical-surgical settings. Existing staffing models using minimum nurse-to-patient ratios may be augmented by employing additional staffing tools and methodologies that provide more flexible resource allocation. REPORTING METHOD: This study adheres to STROBE guidelines.

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)0,125
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,369
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1250,369
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Advanced NursingMême sujetNursing education and managementTravaux en français237 207