Objectives : The purpose of this study was to analyze the types of hospitals participating and the factors influencing comprehensive nursing service. Methods : Data were gathered from 231 hospitals offering the comprehensive nursing service in 2016. Collected data were analyzed using the multinomial logistic regression with the SPSS 24 version program. Results : First, factors influencing the types participating comprehensive nursing services were identified as hospital type, number of beds, medical doctor and, nurses per bed. Second, if all tertiary hospitals, general hospitals and hospitals participated in the service, approximately 122,022 ~ 166,274 nurses would be needed for the service. Conclusions : Hospitals providing the comprehensive nursing service will be expanded gradually. As such, thoughtful policy considerations are required to successfully establish services, such as improvement in hospitals, required nurse staffing level and demand and supply of nurses. Therefore, it is necessary to control the participation ratio of hospitals in consideration of the various circumstances.
Purpose: The purpose of this study was to identify the influences of type D personality, burnout and work environment on nurses' intention to stay at the hospitals among nurses. Methods: A cross-sectional descriptive design was used. Participants were 135 nurses working at general hospitals. Data were collected using self-report questionnaires. Data were analyzed using the SPSS/WIN 23.0 program for descriptive statistics, independent t-test, ANOVA, $Scheff{\acute{e}}$ test, Pearson's correlation, and hierarchical multiple regression. Results: The score of nurses' intention to stay was 4.78. 39.3% of participants were classified as type D personality group. The scores of burnout and work environment were 2.92 and 2.39, respectively. Intention to stay was negatively correlated with burnout and positively correlated with nurse participation in hospital affairs, nursing foundations for quality of care, nurse manager ability, leadership, and support of nurses, staffing and resource adequacy. Burnout and manager ability, leadership, and support for nurses explained 46.0% of variance of nurses' intention to stay in the hospitals. Conclusion: The results of the study indicate that nursing intervention programs for increasing intention to stay for nurses should include strategies for decreasing the burnout and increasing manager ability, leadership, and support for nurses.
Purpose: This study was performed to develop a valid and reliable Korean Patient Classification System for Critical Care Nurses (KPCSC). Methods: Tertiary and general hospitals with various levels of ICU nurse staffing were included. To verify interrater reliability, data collectors and staff nurses of 15 ICUs in 11 hospitals classified 262 patients. To verify construct validity, the staff nurses classified 457 patients according to KPCSC comparing difference by medical department and type of stay in ICU. For conversion index, 195 patients from 10 ICUs in 7 hospitals were classified and nursing time was measured by 174 nurses, 7 head nurses, 18 charge nurses, 37 nurse aids and 1 secretary. Results: The developed KPCSC has 11 categories, 82 nursing activities and 115 criterias. Reliability was found to have high agreement (r=.96). Construct validity was verified by comparing differences in medical department and type of stay in ICU. According to scores, four groups in the KPCSC were identified. One score on the KPCSC indicates 6.12 minutes of nursing time. Conclusion: The findings show that the KPCSC can be used to measure new and complex nursing demands including rehabilitation and the safety of ICU patients.
Purpose: This study was performed to develop a valid and reliable Korean Patient Classification System for Neonatal care nurses (KPCSN). Methods: The study was conducted in tertiary and general hospitals with 1~2 grade according to nursing fee differentiation policy for NICU (neonatal intensive care unit) nurse staffing. The reliability was evaluated for the classification of 218 patients by 10 nurse managers and 56 staff nurses working in NICUs from 10 hospitals. To verify construct validity, 208 patients were classified and compared for the type of stay, gestational age, birth weight, and current body weight. Nursing time was measured by nurses, nurse managers, and nurse aids. For the calculation of conversion index (total nursing time divided by the KPCSN score), 426 patients were classified using the KPCSN. Data were collected from September 5 to October 28, 2015, and analyzed using t-test, ANOVA, intraclass correlation coefficient, and non-hierarchial cluster analysis. Results: The final KPCSN consisted of 11 nursing categories, 71 nursing activities and 111 criteria. The reliability of the KPCSN was r=.83 (p<.001). The construct validity was established. The KPCSN score was classified into four groups; group $1:{\leq}57points$, group 2: 58~80 points, group 3: 81~108 points, and group $4:{\geq}109points$ in the KPSCN score. The conversion index was calculated as 7.45 minutes/classification score. Conclusion: The KPCSN can be utilized to measure specific and complex nursing demands for infants receiving care in the NICUs.
Information on productivity of hospital personnel is required for optimum staffing and hospital management. This study deals with the quantitative aspects of workload of medical personnel in training hospitals by their specific characteristics. Specifically this study attempted to find relevant determinants of the productivity of medical personnel using multiple stepwise regression analysis based on data obtained from 135 training hospitals. The findings of this study were as follows: 1) Daily average number of outpatients and inpatients treated by a physician were 20.4 and 10.2, respectively. 2) Daily average number of patients cared by a nurse was 8.2. Daily average number of tests performed by pathologic technician and radiologic technician were 83.2 and 21.5, respectively. 3) Productivity of medical personnel were significantly different for the three groups of factors: hospital sire (number of beds, number of medical personnel per 100 beds): institutional characteristics (medical school affiliation, training type, profit status); and environmental factors (location, number of physician and beds per 1,000 population in the region). 4) The factors a(footing the productivity varied according to the types of medical profession: the number if beds, the number of physicians per 100 beds, training type, and profit status for physicians; the number of nurses per 100 beds, the number of beds, medical school affiliation for nurses; the number of physicians per 100 beds, the number of technicians per 100 beds, and ownership for pathologic technicians; the number o( technicians, training type, and the number of physicians per 100 beds for radiologic technician.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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