Direct and Indirect Nursing Activities in Three Home Care Settings in Italy: An Observational Time and Motion Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Home nursing care is increasing in Italy due to chronic disease expansion and population aging. This study aimed to describe the types of home nursing activities performed in two home care settings and estimate the time dedicated to them. METHODS: A cross-sectional observational time-and-motion study was conducted in three local health authorities in northern and central Italy. Time spent on activities was recorded as total and average time per nurse. Average care time was estimated using linear multilevel mixed effects models. RESULTS: Forty-four activities were recorded across 527 visits. A total of 300 nurses (81.33% female) reported 343 h of activities: 221 hs (64.29%) on direct care and 123 h (35.71%) on indirect activities. The most time-consuming direct activities were patient assessment (54 h), pressure ulcer dressing (27 h), vascular wound dressing (22 h), and bandage application (21 h). The longest indirect activities were managing nursing documentation (62 h) and traveling to patients' homes (48 h). CONCLUSION: Time nurses spent in this study on direct care outperformed the time allocated for indirect care. However, other important direct nursing activities were not performed, including family involvement in the care process and patient self-care education.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».