AbstractNursing managers are faced with rising turnover and shortages  การแปล - AbstractNursing managers are faced with rising turnover and shortages  ไทย วิธีการพูด

AbstractNursing managers are faced

Abstract
Nursing managers are faced with rising turnover and shortages of qualified nursing staff. At the same time they are under increased pressure to simultaneously increase patient care and satisfaction while reducing costs. In this study, we examine the impact of centralizing scheduling decisions across departments in a hospital. By pooling nurses from multiple units and scheduling them in one model, improved costs and reduced overtime result. Reduced overtime improves schedules for nurses. Improved satisfaction levels can positively impact turnover rates among nurses. Our results show that by using a centralized model, nursing managers in hospitals can improve the desirability of nurse schedules by approximately 34% and reduce overtime by approximately 80% while simultaneously reducing costs by just under 11%.

Keywords
Workforce scheduling; Health service; Nursing
1. Introduction
Studies show that the availability of qualified and available nursing staff continues to be well below the needs of the healthcare system. It is projected that by 2020 the gap between supply and demand for qualified nurses will expand to 36% (Biviano et al. [11]). Although there are significant shortfalls in the education pipeline for nurses, there are also considerable challenges with retaining the current nursing workforce. Nursing managers continue to struggle with high turnover levels. The average nurse turnover rate in the United States was 15.5% in 2005 (Bernhard Hodes Group [10]). A recent survey of registered nurses revealed that over one-third intend to leave their position within a year (Aiken et al. [2] and [3]). Nurses cite many reasons for leaving their positions. Gerson and Oliver [19] found scheduling policies to be an important reason why nurses leave the profession. Nurses desire more influence in their work hours (Holtom and O'Neill [21]). High workload, stress, and an increased proportion of non-patient duties also lead to nurse dissatisfaction. In this paper, we propose a nurse scheduling model that assists managers in achieving more desirable schedules (less overtime) while simultaneously reducing wage cost. A model that accomplishes both of these goals is a “win–win” for nurses and healthcare administrators.

In the current hospital nursing environment, it is common for each unit within the hospital to schedule its assigned nurses independently, based on the nurses availabilities and hospital policies. This decentralized scheduling practice compartmentalizes nurses based on the unit manager to whom they report. Within their unit, hospital nurses are commonly called upon to work mandatory overtime. This contributes to less desirable schedules and additional costs for the hospital. In fact, mandatory overtime has caught the attention of many state legislatures who have enacted laws that limit overtime that can be assigned. Currently 16 US states have mandatory overtime limits and several more are considering the issue with legislation (nursingworld.org [28]). One benefit of the model presented in this paper is that a substantial reduction in overtime is possible by centralizing scheduling decisions across departments. Centralized scheduling is particularly attractive when the units being scheduled are general medical/surgical type units with similar nurse training requirements so that cross-training is minimized. In this scenario, many duties are similar from one unit to the next enabling the use of cross-trained employees across multiple units, or cross-utilization.

This paper contributes to the literature by investigating how centrally scheduling cross-trained nurses across multiple units in a hospital can be used to reduce costs and improve nurse satisfaction. To provide further motivation for our approach, we base our investigation on real nurse data from two medium to large hospitals in the United States. These hospitals are particularly conducive to cross-utilization after making efforts to standardize procedures across many of their units. Results of the study show how centralized nurse scheduling in these hospitals improves the desirability of nurse schedules by approximately 34% and reduces overtime by approximately 80% while simultaneously reducing costs by just under 11%. In addition, our solution methodology includes a new linearization of service constraints which also provides contribution to the nurse scheduling literature. These service constraints and their linearization are discussed in 5.1 and 5.2.

The remainder of the paper is organized as follows. Next, we briefly discuss relevant literature. We then provide details of the hospitals with which we worked. The centralized nurse scheduling model is then presented followed by details of our experimental design. Next, results of the experimental study are presented and their implications discussed. In the final section we note limitations of our study and provide some concluding remarks.

2. Literature review
Various aspec
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
บทคัดย่อพยาบาลผู้จัดการกำลังเผชิญกับการหมุนเวียนเพิ่มขึ้นและขาดแคลนของเจ้าหน้าที่พยาบาลที่มีคุณภาพ ในเวลาเดียวกัน ได้ภายใต้ความดันที่เพิ่มขึ้นเพื่อเพิ่มความพึงพอใจในขณะที่ลดต้นทุนและการดูแลผู้ป่วยพร้อมกัน ในการศึกษานี้ เราตรวจสอบผลกระทบของการรวมศูนย์การตัดสินใจกำหนดการกับแผนกในโรงพยาบาล โดยพยาบาลจากหลายหน่วยร่วมกัน และการจัดกำหนดการ ในหนึ่ง แบบ ปรับปรุงค่าใช้จ่าย และลดผลการทำงานล่วงเวลา ล่วงเวลาลดลงปรับปรุงตารางเวลาสำหรับพยาบาล ระดับความพึงพอใจที่ดีขึ้นสามารถสร้างผลกระทบอัตราการหมุนเวียนในหมู่พยาบาล ผลของเราแสดงว่า โดยแบบจำลองส่วนกลาง ผู้บริหารการพยาบาลในโรงพยาบาลสามารถปรับปรุงความพยาบาลกำหนดการจัดประมาณ 34% และลดงานล่วงเวลา โดยประมาณ 80% ไปพร้อมกับลดค่าใช้จ่ายเพียง 11%คำสำคัญกำหนดการ แรงงาน บริการสุขภาพ พยาบาล1. บทนำการศึกษาแสดงให้เห็นว่า ความพร้อมของเจ้าหน้าที่พยาบาลที่มีคุณภาพ และพร้อมใช้งานยังคงต่ำกว่าความต้องการของระบบบริการสุขภาพ เป็นที่คาดการณ์ว่า ในปี 2563 ช่องว่างระหว่างอุปสงค์และอุปทานสำหรับพยาบาลที่มีคุณภาพจะขยายเป็น 36% (Biviano et al. [11]) แม้ว่าจะมีไขที่สำคัญในขั้นตอนการศึกษาสำหรับพยาบาล ยังมีความท้าทายมากกับการรักษาพยาบาลแรงงานปัจจุบัน พยาบาลผู้จัดการยังคงดิ้นรนต่อสู้มีระดับการหมุนเวียนสูง อัตราการหมุนเวียนเฉลี่ยพยาบาลในสหรัฐเป็น 15.5% ในปี 2005 (แบร์นฮอร์ด Hodes กลุ่ม [10]) การสำรวจล่าสุดของกุ๊กเปิดเผยว่า กว่าหนึ่งในสามต้องการออกจากตำแหน่งภายในหนึ่งปี (Aiken et al. [2] และ [3]) พยาบาลอ้างเหตุผลมากมายที่ออกจากตำแหน่ง Gerson โอลิเวอร์ [19] พบจัดนโยบายและจะ เป็นเหตุผลสำคัญที่ทำไมพยาบาลออกจากอาชีพนี้ พยาบาลต้องมีอิทธิพลมากขึ้นในชั่วโมงทำงาน (Holtom และโอนีล [21]) ปริมาณงานที่สูง ความเครียด และสัดส่วนการเพิ่มขึ้นของหน้าที่ไม่ใช่ผู้ป่วยยังนำไปสู่ความไม่พอใจของพยาบาล ในกระดาษนี้ เราเสนอพยาบาลกำหนดการรุ่นที่ช่วยให้การจัดการบรรลุตารางเป็นที่ต้องการ (ล่วงเวลาน้อยลง) ไปพร้อมกับลดต้นทุนค่าจ้าง แบบจำลองที่สำเร็จเป้าหมายเหล่านี้ทั้งสองเป็นแบบ "ชนะชนะ" สำหรับพยาบาลและแพทย์ผู้ดูแลในปัจจุบันโรงพยาบาลพยาบาลสิ่งแวดล้อม เป็นทั่วไปสำหรับแต่ละหน่วยภายในโรงพยาบาลการพยาบาลที่กำหนดได้อย่างอิสระ อิงทราคาพยาบาลและนโยบายโรงพยาบาล ปฏิบัติการจัดกำหนดการนี้กระจายอำนาจ compartmentalizes พยาบาลอิงการจัดการหน่วยที่รายงาน ภายในหน่วยของตน พยาบาลโรงพยาบาลมีเรียกเมื่อทำงานล่วงเวลาที่บังคับ นี้ก่อให้เกิดการชน้อยกำหนดการและค่าใช้จ่ายสำหรับโรงพยาบาล ในความเป็นจริง บังคับทำงานล่วงเวลาได้จับความสนใจของหลาย legislatures รัฐที่ได้ประกาศใช้กฎหมายที่จำกัดการทำงานล่วงเวลาที่สามารถกำหนด ขณะนี้สหรัฐ 16 มีขีดจำกัดข้อบังคับทำงานล่วงเวลา และหลายเพิ่มเติมกำลังพิจารณาปัญหากฎหมาย (nursingworld.org [28]) ประโยชน์หนึ่งของรูปแบบที่นำเสนอในเอกสารนี้คือ ล่วงเวลาลดพบว่า เป็นไปได้ ด้วยการรวมศูนย์การตัดสินใจกำหนดการกับแผนก การวางแผนจากส่วนกลางเป็นที่น่าสนใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการจัดกำหนดการหน่วย หน่วยชนิดแพทย์ศัลยกรรมทั่วไป มีความต้องการฝึกอบรมพยาบาลคล้ายกันเพื่อให้การฝึกอบรมข้ามถูกย่อเล็กสุด ในสถานการณ์นี้ หลายหน้าที่จะคล้ายจากหน่วยหนึ่งไปเปิดการใช้งานของพนักงานที่ผ่านการฝึกอบรมข้ามข้ามหลายหน่วย หรือการใช้งานข้ามกระดาษนี้ก่อให้เกิดวรรณกรรม โดยสืบสวนกลางวิธีกำหนดการใช้ข้ามฝึกพยาบาลข้ามหลายหน่วยในโรงพยาบาลสามารถใช้เพื่อลดต้นทุน และความพึงพอใจของพยาบาล เพื่อให้เพิ่มเติมแรงจูงใจของเรา เราพื้นฐานการตรวจสอบบนข้อมูลจริงพยาบาลจากสองปานกลางเพื่อโรงพยาบาลขนาดใหญ่ในสหรัฐอเมริกา โรงพยาบาลเหล่านี้จะเอื้ออย่างยิ่งต่อการใช้ข้ามหลังจากพยายามสร้างมาตรฐานกระบวนการทั้งหลายของพวกเขา พยาบาลส่วนกลางวิธีแสดงผลของการศึกษาการวางแผนในโรงพยาบาลเหล่านี้ปรับปรุงปรารถนาพยาบาลกำหนดการจัดประมาณ 34% และลดงานล่วงเวลา โดยประมาณ 80% ไปพร้อมกับลดค่าใช้จ่ายเพียง 11% นอกจากนี้ วิธีการแก้ปัญหาของเรารวมถึง linearization ใหม่ของบริการข้อจำกัดซึ่งมีผลงานการพยาบาลแผนวรรณคดี ข้อจำกัดเหล่านี้บริการและ linearization ตนกล่าวถึงใน 5.1 และ 5.2ส่วนเหลือของกระดาษจัดเป็นดังนี้ ถัดไป เราคร่าว ๆ เกี่ยวกับวรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง เราจึงจัดรายละเอียดของโรงพยาบาลที่เราทำงาน พยาบาลส่วนกลางการจัดกำหนดการแบบจำลองแล้วนำเสนอตามรายละเอียดของการออกแบบการทดลองของเรา ถัดไป แสดงผลลัพธ์ของการศึกษาทดลอง และกล่าวถึงผลกระทบของพวกเขา ในส่วนสุดท้าย เราทราบข้อจำกัดของการศึกษาของเรา และให้ข้อสังเกตบางอย่างสรุป2. ทบทวนวรรณกรรมAspec ต่าง ๆ
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: