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RN4CAST
Third-party funded project
Project title RN4CAST
Principal Investigator(s) Schwendimann, René
De Geest, Sabina M.
Co-Investigator(s) Schubert, Maria
Organisation / Research unit Departement Public Health / Institut für Pflegewissenschaft
Project Website http://www.rn4cast.eu/
Project start 01.01.2009
Probable end 31.12.2011
Status Completed
Abstract

Die RN4CAST Studie ist eine internationale multizentrische Querschnittsstudie, welche auf die Methodologie der International Hospital Outcome Study (IHOS) und der Rationing of Nursing Care in Switzerland Study (RICH Nursing Studie) aufbaut. Sie zielt darauf ab, (1) Pflegepersonalplanungsmodelle für die nächsten 10-20 Jahre zu entwickeln, die genauer und zuverlässiger als die bisher verwendeten Modelle die erforderliche Anzahl an Pflegepersonal vorhersagen, und (2) welche neben der notwendigen Anzahl, auch die erforderlichen Qualifikationen des Pflegepersonals, die Rekrutierung und Erhaltung des Personals am Arbeitsplatz, sowie die Pflegequalität, Patientensicherheit und Behandlungsergebnisse mitberücksichtigen. Insgesamt werden mehr als 330 Spitäler, 15 000 Pflegepersonen und 9 000 Patienten, sowie zehntausende medizinische Patientenaustrittsdaten in die Studie und deren Analysen eingeschlossen. Für den Schweizer Teil wurde eine repräsentative Stichprobe von 35 Akutspitälern aus den deutsch-/, französisch-/ und italienischsprachigen Regionen ausgewählt. In diesen Spitälern werden mindestens je 50 Pflegefachpersonen chirurgischer und medizinischer Abteilungen, in etwa 30 stationäre Patienten dieser Abteilungen, sowie die Pflegedirektionen in die Studie eingeschlossen und befragt. Durch die Befragung der Pflegepersonen, Patienten, Pflegedirektoren werden Daten zu Merkmalen der Arbeitsumgebung, Personalbesetzung und -planung, Pflegequalität, Patientensicherheit und Patientenzufriedenheit erfasst. Mittels der medizinischen Patientenaustrittsdaten werden Mortalität und Failure-to-Rescue Raten berechnet. Die durch die Analysen gewonnenen Daten werden in bestehende Prognosemodelle für die Personalbedarfsplanung integriert und so deren Prognosegenauigkeit verbessert.

Financed by Commission of the European Union
Public Administration
   

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29/04/2024