Purpose: To analyze the proportion of medical institutions meeting the legal standard for nurse staffing. Methods: Data collected from 29,282 institutions between 1996 and 2013 were analyzed. Nurse staffing was measured as daily patient census per registered nurse (RN). The standard for general hospitals, hospitals, and clinics is 2.5 or less, and that for long-term care hospitals is 6.0 or less of the daily patient census per RN. Clinics may substitute nursing assistants for RNs by 50% or 100% depending on their daily inpatient census; long-term care hospitals may substitute nursing assistants for RNs by two thirds of the required number of RNs. Results: The proportion of general hospitals, hospitals, clinics, and long-term care hospitals meeting the standards was 63%, 19%, 63%, and 94%, respectively, in 2013. While general hospitals had an increase in the proportion during the 1996-2013 period, small changes were found in hospitals and clinics. In 2013, nurses were estimated to care for 16 (interquartile range: 12~24) patients per shift in general hospitals. Three quarters of clinics had no RNs in 2013. Conclusion: Many medical institutions did not meet the legally mandated minimum staffing level. The government must implement policy actions for all medical institutions to meet the legal standards.
Objectives: This study investigates the relationship between nurse staffing levels and differences in patient outcomes in terms of average length of stay, in-hospital mortality rate and 30-day death rate in order to evaluate the effectiveness of a policy that differentiates fees for inpatients on the basis of nurse-to-bed ratios. Methods: We obtained information on inpatients from health insurance claims data published by the Health Insurance Review and Assessment Service(HIRA) in 2008, organizational factors(type of hospital, ownership) from the records of the hospital report system in 2008, and nurse staffing levels, which were graded on a scale of 1 to 7, from data compiled between December 15, 2007, and September 20, 2008. The data were segregated according to type of hospital and quarter and finally 3,517 records of 1,182 hospitals were analyzed using multi-level analysis. Results: The average length of stay in grade 1~6 hospitals was lower than that in grade 7 ones, but the difference was much below one day. No significant difference was found among different grades in tertiary hospitals. Further, variations in staffing levels did not result in any significant difference in the in-hospital mortality rate and 30-day death rate. Conclusions: High nurse staffing levels did not result in better patient outcomes compared with low staffing levels. We therefore recommend modifying the above nurse staffing policy so as to make it more effective in improving patient outcomes.
Purpose: The purpose of this study was to assess the influence of nurses staffing level on patient health outcomes in intensive care units (ICUs) in Korea. Methods: The study was retrospective in nature. Information on patients and their outcomes, as well as nurse cohort data, were obtained from Korea's National Health Insurance Service Database. The observation period was from January 1, 2008 to December 31, 2018, and data for 2,964,991 patients were analyzed. Independent variables included patient' age and sex and hospital type, intensivist, and nurses staffing level. Results: The mortality rate in ICUs was significantly higher at tertiary hospitals with a level 3~4 (HR, 1.21; 95% confidence interval, 1.19~1.22) or level 5~9 nurse staffing (HR, 1.31; 95% confidence interval, 1.27~1.34) compare to that of tertiary hospitals with a 1~2 level. 28-day mortality rate was also higher at general hospitals with a level 3~4 (HR, 1.13; 95% confidence interval, 1.12~1.14), level 5~6 (HR. 1.34; 95% confidence interval, 1.32~1.36), level 7~9 nurse staffing (HR, 1.38; 95% confidence interval, 1.38~1.42), using level 1~2 as reference. Conclusion: Nurses staffing level is a key determinant of healthcare-associated mortality in critically ICUs patients. Policies to achieve adequate nurse staffing levels are therefore required to enhance patient outcomes.
Purpose: To examine the relationship between nurse staffing level and nurse perception of nursing performance. Method: The subjects of this study were 724 nurses from 70 medical or surgical wards in 23 hospitals from February to March 2006. A self-reporting questionnaire, which was developed by the researcher through a preceding study, was used. In data analysis, SAS program was utilized for descriptive statistics, t-test, ANOVA, and Tukey test. Results: The mean score of the nursing performance was 53.3. The mean of bed-to nurse ratio was 3.39:1. The study revealed a negative correlation between bed-to nurse ratio and the nurses' perception of nursing performance. There was a significant relationship between above 3.5:1 and below 2.5:1(F=4.59, p=0.010). Conclusion: We found that the higher the nurse staffing, the better the nursing performance. It is recommended that future research measures nurses' performance and nursing organizational performance using objective measurement tools including clinical indicators.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the association between the nurse staffing level and the patient mortality using Korean National Health Insurance data. Methods: The data of 1,068,059 patients from 913 hospitals between 2015 and 2016 were analyzed. The nurse staffing level was categorized based on the bed-to-nurse ratio in general wards, intensive care units (ICUs), and hospitals overall. The x2 test and generalized estimating equations (GEE) multilevel multivariate logistic regression analyses were used to explore in-hospital mortality and 30-day mortality after admission. Results: The in-hospital mortality rate was 2.9% and 30-day mortality after admission rate was 3.0%. Odd Ratios (ORs) for in-hospital mortality were statistically lower in general wards with a bed-to-nurse ratio of less than 3.5 compared to that with 6.0 or more (OR=0.72, 95% CI=0.63~0.84) and in ICUs with a bed-to-nurse ratio of less than 0.88 compared to that with 1.25 or more (OR=0.78, 95% CI=0.66~0.92). ORs for 30-day mortality after admission were statistically lower in general wards with a bed-to-nurse ratio of less than 3.5 compared to that with 6.0 or more (OR=0.83, 95% CI=0.73~0.94) and in ICUs with a bed-to-nurse ratio of less than 0.63 compared to that with 1.25 or more (OR=0.85, 95% CI=0.72~1.00). Conclusion: To reduce the patient mortality, it is necessary to ensure a sufficient number of nurses by improving the nursing fee system according to the nurse staffing level.
Purpose: This study was conducted to explore the impact of registered nurse/nurses' aid (RN/NA) staffing and turnover rate on inpatient health outcomes in long term care hospitals. Methods: A secondary analysis was done of national data from the Health Insurance Review and Assessment Services including evaluation of long term care hospitals in October-December 2010 and hospital general characteristics in July-September 2010. Final analysis of data from 610 hospitals included RN/NA staffing, turnover rate of nursing staff and 5 patient health outcome indicators. Results: Finding showed that, when variables of organization and community level were controlled, patients per RN was a significant indicator of decline in ADL for patients with dementia, and new pressure ulcer development in the high risk group and worsening of pressure ulcers. Patients per NA was a significant indicator for new pressure ulcer development in the low risk group. Turnover rate was not significant for any variable. Conclusion: To maintain and improve patient health outcomes of ADL and pressure ulcers, policies should be developed to increase the staffing level of RN. Studies are also needed to examine causal relation of NA staffing level, RN staffing level and patient health outcomes with consideration of the details of nursing practice.
Purpose: The study aimed to examine the effects of nurse staffing levels on patient outcomes in long-term care hospitals in South Korea using path analysis. Methods: We conducted a secondary analysis of national data, which included the 2021 hospital assessment results of long-term care hospitals from the Health Insurance Review and Assessment Service. Data collection was performed between June 19 and June 27, 2023. The study sample consisted of 1,215 hospitals, and we analyzed the data using SAS 9.4 and Mplus 8 software. Results: The average numbers of patients per registered nurse, certified nursing assistant, and nursing staff, including both registered nurses and certified nursing assistant, was 10.00, 7.43, and 4.00, respectively. Path analysis revealed that the number of patients per registered nurse had direct effects on improvements in activities of daily living and indirect effects on indwelling catheterization, pressure ulcer improvement, and weight loss. The number of patients per certified nursing assistant had direct effects on new pressure ulcer development and pressure ulcer improvement, with no indirect effects. The number of patients per nursing staff had direct effects on pressure ulcer improvement and no indirect effects on other patient outcomes. Conclusion: The findings suggest that establishing policies to evaluate staffing levels of registered nurse and certified nursing assistants separately is necessary in order to improve registered nurse staffing levels and patient outcomes in long-term care hospitals.
Purpose: This study was done to identify determinants of registered nurse (RN) skill mix and staffing level focused on hospital characteristics. Methods: Data were obtained from health insurance claims data and hospital reporting system in the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) for the year 2010. Data from 2,998 hospitals were analysed using t-test, ANOVA, Pearson correlation, and regression analysis. Results: The RN skill mix and staffing level were positively related to hospital size and the percentage of inpatients to total patients. RN skill mix and staffing level were statistically different across regions. Including nursing aides (NA), however, there was no difference in staffing levels across regions. Medically vulnerable regions, bed operation rate, and the number of patients per doctor were also related to RN skill mix and staffing level. Conclusion: The statically significant determinants of RN skill mix and staffing level included hospital size, region, bed operation rate, percentage of inpatients, doctor-patient ratio. Further study needs to be done to investigate factors including RN supply and wages.
Purpose: The purpose of this study was to analyze nurse staffing according to patients' acuity and dependency by measuring nursing hours. Methods: The study sample included patients who visited the adult emergency departments (EDs) of three tertiary referral hospitals and nurses who worked on shifts for 48 hours from October 24 to 26, 2019. Hourly patient census and nurse staffing were analyzed. Patient acuity was measured using the Korean Triage and Acuity Scale (KTAS), ranging from Level 1 (highest) to Level 5 (lowest). Patient dependency was measured using six items (e.g., clinical attention and communication) and classified into four groups. Nursing activities were observed every 10 minutes and nursing hours per patient and nurse staffing were analyzed according to acuity and dependency. Results: Nurse-to-patient ratio ranged from 1:1.8 to 1:4.2 during the 48 hours of observation. The average work hours of nurses, excluding breaks and meals, was 8.57 hours; 42.5% of which was spent providing direct care. Higher acuity and dependency were associated with higher nursing hours and staffing level. Patients with KTAS Level 1 were provided 74.3 minutes per hour, 5.02 times higher than Level 5 (14.8 minutes). Patients in the highest dependency group were provided 87.4 minutes per hour, 5.75 times higher than the lowest group (15.2 minutes). Newly arrived patients received more nursing hours than continuously stayed patients within the same KTAS Levels. Conclusion: Large variations were found in hourly patient census, acuity, and dependency. Nurse staffing in EDs should be determined based on patient acuity and dependency.
Purpose: This study was aimed to examine the gap between predicted cesarean section rate and real cesarean section rate and it's determining factors of 44 tertiary hospitals. Method: This study is a cross-sectional analysis using the data of 25,623 deliveries in 2009 drawn from homepage of Health Insurance Review and Assessment Service. Data were analyzed with t-test, F-test, Scheff$\acute{e}$ test, and logistic regression. Result: There were statistically significant differences in the gap of cesarean section rate (more gap indicates higher quality of delivery) by grade of nurse staffing and delivery cases. Hospitals with nurse staffing grade 1 to 2 had more possibility to be classified into higher grade in quality of delivery (OR 5.67, 95% CI 1.07-30.08). Also hospitals with over 500 delivery cases had more possibility be classified into higher grade in quality of delivery (OR 4.92, 95% CI 1.14-21.23, respectively). Conclusion: The finding suggests that grade of nurse staffing may influence the real cesarean section rate because nurses do a vital role to prevent unnecessary cesarean section. Further study is required to provide evidence that nurse staffing influence on patient outcome and cost-effectiveness in order to obtain adequate number of nursing staffs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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