Study Data And MethodsIn an earlier

Study Data And Methods
In an earlier study we analyzed data from
799 nonfederal acute care general hospitals in
eleven states. Discharge abstracts and nurse
staffing data were obtained from the states;
data on hospital size, location, teaching status,
from the American Hospital Association
(AHA) annual survey; and cost-to-charge ratios,
from Medicare cost reports.
In regression analyses we found an association
of nurse staffing and (1) lengths-of-stay,
urinary tract infections, upper gastrointestinal
bleeding, hospital-acquired pneumonia,
shock, or cardiac arrest among medical patients
and (2) “failure to rescue,” defined as the
death of a patient with one of five life-threatening
complications—pneumonia, shock or
cardiac arrest, upper gastrointestinal bleeding,
sepsis, or deep vein thrombosis—among surgical
patients. Details of that study are described
elsewhere.3 Exhibit 1 presents rates of these
outcomes and descriptive statistics for the
799-hospital sample.
In this study we simulated the effect of
three options to increase nurse staffing: raise
the proportion of hours provided by registered
nurses (RNs) to the seventy-fifth percentile for
hospitals below this level; raise the number of
licensed (that is, RNs and licensed practical/
vocational nurses, or LPNs) nursing hours per
day to the seventy-fifth percentile; and raise
staffing to each of these levels in hospitals
where each is below the seventy-fifth percentile.
This percentile was chosen based on our
judgment that attaining this level of staffing is
feasible for most hospitals (Exhibit 2).
The required number of additional nurse
hours to meet the seventy-fifth-percentile levels
was estimated from the original sample. Estimates
of avoided adverse outcomes and days
of care were simulated from the regression
models from the earlier study, and estimates of
avoided costs and deaths were made with additional
regression modeling in the original
data. Costs of avoided adverse outcomes were
estimated from patient-level regressions of
costs per case on patient diagnosis and other
characteristics and variables for each adverse
outcome. Costs of avoided days were estimated
by multiplying average costs per day by
regression-based estimates of reduced days net
of the days associated with adverse outcomes.
Because many hospital costs are fixed in the
short run, hospitals might not fully recover the
average costs of avoided days or avoided complications.
Based on a review of studies of hospital
fixed and variable costs, we estimated
variable costs of hospitals to be 40 percent of
average costs, and we multiplied calculated
costs by this amount to estimate the shortterm
cost impact of reduced hospital patient
days and avoided adverse outcomes.4 Over
time, hospitals should be able to adjust their
fixed costs to reflect the change in volume. We
present estimates of cost savings assuming
short-term savings of 40 percent of average
costs and with full recovery of fixed costs.
We projected the results from the sample to
all nonfederal U.S. acute care hospitals and updated
the estimates of needed staffing, avoided
adverse outcomes and days, and costs to reflect
hospital costs, admissions, and lengthsof-stay
in 2002. Specifically, our sample had 26
percent of the discharges from U.S. nonfederal
acute care hospitals in 1997. We constructed
national estimates of adverse outcomes, nursing
full-time equivalents (FTEs), and costs by
multiplying estimates from the sample by 100
divided by 26. We used data on RN wages
from the 1997 and 2002 Current Population
Surveys (CPS) and the change in admissions,
lengths-of-stay, spending per admission, and
spending per day between 2002 and 1997 from
the AHA annual survey to update the estimates
of avoided adverse outcomes, avoided
days, deaths, and costs. In aggregate, between
1997 and 2002, licensed hours per day and the
proportion of licensed hours provided by RNs
reported to the AHA, and average case-mix,
measured by the Medicare case-mix index, did
not change substantially; thus, no adjustments
were made to the staffing variables.5
Because neither our prior work nor other
studies capture all of the effects of nurse staffing
on patient care, and because we do not
have direct measures of patient-reported quality,
we do not attempt a cost-effectiveness
analysis of the impact of raising nurse staffing.
We do present estimates of the cost per
avoided death.

Results (Thai) 2:

ศึกษาข้อมูลและวิธีการในการศึกษาก่อนหน้านี้เราวิเคราะห์ข้อมูลจาก
799 nonfederal
เฉียบพลันดูแลโรงพยาบาลทั่วไปในรัฐสิบเอ็ด บทคัดย่อ Discharge
พยาบาลและข้อมูลพนักงานที่ได้รับจากรัฐ;
ข้อมูลเกี่ยวกับขนาดของโรงพยาบาล, สถานที่,
สถานะการเรียนการสอนจากสมาคมโรงพยาบาลอเมริกัน
(AHA) การสำรวจประจำปี;
และอัตราส่วนค่าใช้จ่ายต่อการเสียค่าใช้จ่ายจากการประกันสุขภาพของรัฐบาลรายงานค่าใช้จ่าย.
ในการถดถอยการวิเคราะห์เราพบว่าการเชื่อมโยงของพนักงานพยาบาลและ (1) ความยาวของการเข้าพัก, การติดเชื้อทางเดินปัสสาวะทางเดินอาหารส่วนบนเลือดปอดอักเสบในโรงพยาบาลที่ได้มาช็อตหรือการเต้นของหัวใจจับกุมผู้ป่วยทางการแพทย์และ (2) "ความล้มเหลวที่จะช่วยเหลือ" หมายถึงการตายของผู้ป่วยที่มีหนึ่งในห้าของชีวิตขู่แทรกซ้อน-ปอดบวมช็อตหรือหัวใจวายเลือดออกในทางเดินอาหารส่วนบนติดเชื้อหรือหลอดเลือดดำลึกอุดตันท่ามกลางการผ่าตัดผู้ป่วย รายละเอียดของการศึกษาที่อธิบายไว้elsewhere.3 1 จัดแสดงนิทรรศการนำเสนออัตราเหล่านี้ผลลัพธ์และสถิติเชิงพรรณนาสำหรับตัวอย่าง799 โรงพยาบาล. ในการศึกษานี้เราจำลองผลกระทบของสามตัวเลือกที่จะเพิ่มพนักงานพยาบาล: เพิ่มสัดส่วนของเวลาที่ให้บริการโดยลงทะเบียนพยาบาล(RNs) เพื่อร้อยละ 75 สำหรับโรงพยาบาลต่ำกว่าระดับนี้ เพิ่มจำนวนได้รับใบอนุญาต (นั่นคือ RNs และมีใบอนุญาตปฏิบัติ / พยาบาลวิชาชีพหรือ LPNs) ชั่วโมงการพยาบาลต่อวันร้อยละ75; และเพิ่มพนักงานแต่ละระดับเหล่านี้ในโรงพยาบาลที่แต่ละต่ำกว่าร้อยละ75. เปอร์เซ็นต์นี้ได้รับการแต่งตั้งตามเราตัดสินว่าการบรรลุระดับของพนักงานนี้เป็นไปได้สำหรับโรงพยาบาลส่วนใหญ่(Exhibit 2). จำนวนที่จำเป็นของพยาบาลเพิ่มเติมชั่วโมงเพื่อตอบสนองในระดับ 75 เปอร์เซ็นต์-ได้รับการประเมินจากตัวอย่างเดิม ประมาณการของหลีกเลี่ยงผลลัพธ์ที่เลวร้ายและวันที่ของการดูแลที่ถูกกุขึ้นมาจากการถดถอยแบบจำลองจากการศึกษาก่อนหน้านี้และประมาณการของค่าใช้จ่ายที่หลีกเลี่ยงและเสียชีวิตที่ทำกับเพิ่มเติมการสร้างแบบจำลองการถดถอยเดิมข้อมูล ค่าใช้จ่ายของผลข้างเคียงที่หลีกเลี่ยงการได้รับการประเมินจากการถดถอยของผู้ป่วยที่ระดับของค่าใช้จ่ายต่อกรณีการวินิจฉัยผู้ป่วยและอื่นๆลักษณะและตัวแปรสำหรับแต่ละที่ไม่พึงประสงค์ผล ค่าใช้จ่ายในวันที่หลีกเลี่ยงได้ประมาณโดยการคูณค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อวันโดยประมาณการถดถอยตามของกำไรสุทธิที่ลดลงวันที่วันที่เกี่ยวข้องกับผลที่ไม่พึงประสงค์. เพราะค่าใช้จ่ายในโรงพยาบาลจำนวนมากได้รับการแก้ไขในระยะสั้นโรงพยาบาลอาจจะไม่ได้อย่างเต็มที่กู้คืนค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของการหลีกเลี่ยงวันหรือภาวะแทรกซ้อนที่หลีกเลี่ยง. จากการตรวจสอบของการศึกษาของโรงพยาบาลคงที่และต้นทุนผันแปรเราประมาณต้นทุนผันแปรของโรงพยาบาลจะเป็นร้อยละ40 ของค่าใช้จ่ายเฉลี่ยและเราคูณคำนวณค่าใช้จ่ายโดยเงินจำนวนนี้ในการประมาณระยะสั้นส่งผลกระทบต่อค่าใช้จ่ายของผู้ป่วยในโรงพยาบาลลดลงวันและหลีกเลี่ยง outcomes.4 ที่ไม่พึงประสงค์ในช่วงเวลาที่โรงพยาบาลควรจะสามารถที่จะปรับตัวของพวกเขาค่าใช้จ่ายคงที่จะสะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในปริมาณ เรานำเสนอประมาณการของการประหยัดต้นทุนสมมติว่าเงินฝากออมทรัพย์ระยะสั้นร้อยละ40 ของค่าเฉลี่ยของค่าใช้จ่ายและการฟื้นตัวเต็มรูปแบบของต้นทุนคงที่. เราคาดว่าผลที่ได้จากตัวอย่างที่ทุก nonfederal สหรัฐโรงพยาบาลดูแลผู้ป่วยและมีการปรับปรุงประมาณการของพนักงานจำเป็นต้องหลีกเลี่ยงผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์และวันที่และค่าใช้จ่ายที่จะสะท้อนให้เห็นถึงค่าใช้จ่ายในโรงพยาบาลรับสมัครและ lengthsof เข้าพักในปี2002 โดยเฉพาะตัวอย่างของเรามี 26 เปอร์เซ็นต์ของการปล่อยของเสียจากสหรัฐ nonfederal โรงพยาบาลดูแลผู้ป่วยในปี 1997 เราสร้างประมาณการของประเทศของผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์พยาบาลเต็มเวลาเทียบเท่า (FTEs) และค่าใช้จ่ายโดยการคูณประมาณการจากตัวอย่างโดย100 หารด้วย 26 เราใช้ข้อมูลเกี่ยวกับค่าจ้าง RN จากปี 1997 และปี 2002 ประชากรปัจจุบันการสำรวจ(CPS) และการเปลี่ยนแปลงในการรับสมัครที่มีความยาวของการเข้าพัก, การใช้จ่ายต่อ รับเข้าเรียนและการใช้จ่ายต่อวันระหว่างปี2002 และ 1997 จากเอเอชเอสำรวจประจำปีในการปรับปรุงประมาณการของหลีกเลี่ยงผลที่ไม่พึงประสงค์หลีกเลี่ยงวันที่เสียชีวิตและค่าใช้จ่าย ในการรวมระหว่างปี 1997 และปี 2002 ได้รับใบอนุญาตชั่วโมงต่อวันและสัดส่วนของเวลาที่ได้รับอนุญาตให้บริการโดยRNs รายงานไปยัง AHA และกรณีผสมเฉลี่ยที่วัดโดยดัชนีประกันสุขภาพของรัฐบาลกรณีที่ผสมไม่ได้เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ; ดังนั้นการปรับเปลี่ยนไม่ได้ทำเพื่อ variables.5 พนักงานเพราะไม่ทำงานของเราก่อนหรืออื่นๆการศึกษาจับภาพทั้งหมดของผลกระทบของพนักงานพยาบาลในการดูแลผู้ป่วยและเพราะเราไม่ได้มีมาตรการที่มีคุณภาพโดยตรงของผู้ป่วยรายงานเราไม่ได้พยายามค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพการวิเคราะห์ผลกระทบของการเพิ่มอัตรากำลังพยาบาล. เราทำประมาณการปัจจุบันของค่าใช้จ่ายต่อการตายหลีกเลี่ยง