Estimating Nurse Workload Using a Predictive Model From Routine Hospital Data: Algorithm Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Managing nurse staffing is complex due to fluctuating demand based on ward occupancy, patient acuity, and dependency. Monitoring staffing adequacy in real time has the potential to inform safe and efficient deployment of staff. Patient classification systems (PCSs) are being used for per shift workload measurement, but they add a frequent administrative task for ward nursing staff. Objective: The objective of this study is to explore whether an algorithm could estimate ward workload using existing routinely recorded data. Methods: Anonymized admission records and assessments from a PCS supporting the safer nursing care tool were used to determine nursing care demand in medical and surgical wards in a single UK hospital between February 2017 and February 2020. Records were linked by ward and time. The data were split into a training set (75%) and a test set (25%). We built a predictive model of ward workload (as measured by the PCS) using routinely recorded administrative data and admission National Early Warning Score. The outcome variable was ward workload derived from the patient classifications, measured as the number of whole-time equivalent (WTE) nursing staff per patient. Results: In a test set of 11,592 ward assessments from 42 wards with a mean WTE per patient of 1.64, the model's mean absolute error was 0.078, with a mean percentage error of 4.9%. A Bland-Altman plot of the differences between the predicted values and the assessment values showed 95% of them within 0.21 WTE per patient. Conclusions: Predictions of nursing workload from a relatively small number of routinely collected variables showed moderate accuracy for general wards in 1 English hospital. This demonstrates the potential for automating assessments of nurse staffing requirements from routine data, reducing time spent on this nonclinical overhead, and improving monitoring of real-time staffing pressures.
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».