Geri Dön

Identifying relationship between patient acuity indicators and nurse workload

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 403185
  2. Yazar: BAYRAM DÜNDAR
  3. Danışmanlar: Dr. MUSTAFA SIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Unıversıty Of Mıssourı
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Patient classi cation systems are commonly used in nursing units to assess how many nursing care hours are needed to care for patients. In current practice, these systems utilize several patient acuity indicators to produce a single number for given patient, which is called the acuity score. These systems then provide sta ng recom- mendations for a given patient census based on these acuity scores. Our new approach o ers a mathematical model which uses patient acuity indicators data from a com- mercial patient classi cation system called AcuityPlus and a nurse workload survey from two nursing units at the University of Missouri Hospital. The model distributes workload calculated as a function of patient acuity indicators and nurses' perceived workload among nurses in a balanced way. More speci cally, we consider nurses' preferences by conducting a survey in order to determine how much the workload of a nurse increases for each indicator. The purpose of this study is to conduct a com- prehensive analysis of patient acuity indicators as a mean of balancing workload of nurses, and suggest nurse sta ng and assignment models to aid decision-making. Our numerical results suggest that the proposed nurse-patient assignment models achieve a more balanced assignment of workload among nurses compared to assignment based on acuity scores from the commercial patient classi cation system.

Benzer Tezler

  1. İç hastalıkları yoğun bakım ünitesinde hastanın ilk gün PA AC grafisinden yapay zeka yöntemleri kullanılarak mortalite tahmini

    Mortality prediction from patient's first day PA AC radiograph in internal medicine intensive care unit using artificial intelligence methods

    ORHAN GÖK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TÜRKER FEDAİ ÇAVUŞ

  2. Kronik hastalığı olan bireylerde hasta aktiflik düzeyi, etkileyen faktörler ve yaşam kalitesi ilişkisi

    The relationship between patient activity level, influencing factors, and quality of life in individuals with chronic diseases

    ORÇUN AYAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Aile HekimliğiPamukkale Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYSUN ÖZŞAHİN

    PROF. DR. TAMER EDİRNE

  3. Akut pulmoner emboli hastalarında klinik, laboratuvar ve görüntüleme bulguları arasındaki ilişkinin erken dönem mortalite ve riskli hasta gruplarını belirlemedeki etkinliği

    Effectiveness of the relationship between clinical, laboratory and imaging findings in patients with acute pulmonary emboly in determining early mortality and risk patient groups

    AHMET ÖZTÜRK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İlk ve Acil YardımSakarya Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF YÜRÜMEZ

  4. Yoğun bakım hemşirelerinde merhamet ile bakım davranışları arasındaki ilişki

    Relationship between compassion and caring behaviors in intensive care nurses

    NURAY KOLAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    HemşirelikAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA UĞUR

  5. Akciğer kanserli hastaların destekleyici bakım gereksinimleri ile algıladıkları sosyal destek düzeyi arasındaki ilişki

    The relationship between the supportive care needs of patients with lung cancer and perceived social support levels

    RUMEYSA ERARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    HemşirelikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZELİHA KOÇ