The impact of nursing work environments on patient safety outcomes: the mediating role of burnout/engagement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test a theoretical model of professional nurse work environments linking conditions for professional nursing practice to burnout and, subsequently, patient safety outcomes. BACKGROUND: The 2004 Institute of Medicine report raised serious concerns about the impact of hospital restructuring on nursing work environments and patient safety outcomes. Few studies have used a theoretical framework to study the nature of the relationships between nursing work environments and patient safety outcomes. METHODS: Hospital-based nurses in Canada (N = 8,597) completed measures of worklife (Practice Environment Scale of the Nursing Work Index), burnout (Maslach Burnout Inventory-Human Service Scale), and their report of frequency of adverse patient events. RESULTS: Structural equation modeling analysis supported an extension of Leiter and Laschinger's Nursing Worklife Model. Nursing leadership played a fundamental role in the quality of worklife regarding policy involvement, staffing levels, support for a nursing model of care (vs medical), and nurse/physician relationships. Staffing adequacy directly affected emotional exhaustion, and use of a nursing model of care had a direct effect on nurses' personal accomplishment. Both directly affected patient safety outcomes. CONCLUSIONS: The results suggest that patient safety outcomes are related to the quality of the nursing practice work environment and nursing leadership's role in changing the work environment to decrease nurse burnout.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».