Workforce Hospital Outcomes (en anglais Acute Hospitals) (WHOs)

Contexte : Le NHS est confronté à des défis importants dans le recrutement et la rétention du personnel, en particulier les infirmières autorisées (IA). Le recrutement de personnel non inscrit est souvent adopté comme solution à la pénurie d'infirmières autorisées; cependant, des recherches récentes ont révélé un effet négatif des faibles niveaux de dotation en personnel infirmier sur la mortalité sans aucune preuve que des niveaux élevés de personnel auxiliaire pourraient atténuer le risque accru. La modélisation économique a suggéré que les augmentations de la combinaison de compétences étaient potentiellement rentables, mais ces résultats proviennent d'un seul hôpital du NHS avec des données limitées sur les coûts et les résultats.

Buts et objectifs : Ce projet vise à estimer les conséquences, les coûts et la rentabilité de la variation de la taille et de la composition du personnel dans les services hospitaliers en Angleterre. Afin de fournir des estimations plus susceptibles de s'appliquer à l'ensemble du NHS, cette étude inclura au moins quatre hôpitaux et examinera un plus large éventail de résultats et de sources de coûts, y compris le décès dans les 30 jours suivant l'admission, les événements indésirables tels que les infections, la durée des séjours hospitaliers, des réadmissions et des taux de maladie du personnel.

Méthodes : Cette étude d'observation longitudinale rétrospective utilisera des données recueillies de façon routinière sur la dotation en personnel infirmier au niveau des services et des quarts de travail et sur les résultats pour les patients. Les données seront dérivées des systèmes E-Roster, utilisés par les hôpitaux pour enregistrer tous les quarts de travail planifiés et travaillés. Les enquêteurs prendront en compte tous les membres du personnel de soins directs inscrits. Ces données seront liées aux données des patients provenant du système d'administration des patients de l'hôpital (PAS); et d'autres systèmes cliniques et bases de données d'événements indésirables (par ex. donnéex). Les relations entre les niveaux de dotation et les résultats des IA et des assistants seront explorées à l'aide de modèles de survie incorporant des effets mixtes. Les enquêteurs utiliseront les résultats de ces analyses pour modéliser les coûts et les conséquences de différentes configurations de dotation et pour estimer la rentabilité différentielle associée au changement. Notre étude fournira des preuves pour éclairer les niveaux de dotation en personnel et la planification de la composition des compétences dans le NHS, en mettant en évidence les économies de coûts potentielles et en offrant une meilleure sécurité des patients et une réduction des résultats indésirables pour le personnel.