Julkaisuja RAFAELA järjestelmään liittyen 1 (10) SR 30.4.2014 VÄITÖSKIRJAT: Fagerström Lisbeth. 1999. The Patient s Caring Needs. To Understand and Measure the Unmeasurable. Väitöskirja. Åbo Akademi University. ei saatavilla sähköisesti Pusa, Anna-Kaisa. 2007. The Right Nurse in the Right Place - Nursing Productivity and Utilisation of the RAFAELA - Patient Classification System in Nursing Management (Oikea hoitaja oikeassa paikassa. Hoitotyön tuottavuus ja RAFAELA hoitoisuusluokitusjärjestelmän hyödyntäminen hoitotyön johtamisessa) Väitöskirja, Kuopion yliopisto, Yhteiskuntatieteellinen tiedekunta, Kuopion yliopiston julkaisuja. E, Yhteiskuntatieteet, no 147 Linkki julkaisuun: http://urn.fi/urn:isbn:978-951-27-0517-7 Tavoite: tarkastella hoitoisuusluokituksen (OPC) antamia mahdollisuuksia hoitotyön kustannuslaskentaan ja hinnoitteluun testata ja esitellä uusi työn mittaamisen menetelmä PAONCIL professionaalinen arviointi optimaalisesta voimavarojen kohdentamisesta tutkia, miten tehokkaasti hoitotyön johtajat olivat käyttäneet RAFAELA :a neljässä keskussairaalassa Otos: Artikkeli 1: teoreettisen mallin esittäminen kirjallisuuteen perustuen Artikkeli 2: PAONCILin testaus kahdella vuodeosastolla kahden viikon ajan vuonna 1996; tarkasteltiin PAONCIL asteikon toimivuutta optimaalisen hoitoisuustason määrittelyssä Artikkeli 3: PAONCIL-mittarin testaus 8 vuodeosastolle 3 kk ajan vuosina 1996 1997 Artikkeli 4: 12 vuodeosaston aineisto vuosina 2000 2001 yhdessä keskussairaalassa, a) mitä työnantaja oli menettänyt taloudellisesti ja hoitajavoimavaroina, kun hoitajia oli ollut yli potilaiden hoidon tarpeen ja vastaavasti b) mitä työnantaja oli säästänyt taloudellisesti ja hoitajavoimavaroissa, kun hoitajia oli ollut liian vähän suhteessa potilaiden hoidon tarpeeseen. Vuosina 2004 2005 kerättiin kyselyaineisto neljän keskussairaalan hoitotyön johtajilta, jossa kartoitettiin, kuinka aktiivisesti he olivat hyödyntäneet RAFAEALA -järjestelmästä saatavaa tietoa johtamisessaan. Menetelmät: regressioanalyysi ja muut tilastolliset menetelmät 1
Tulokset: OPC-hoitoisuusluokitusmittarin avulla pystytään teoreettisesti laskemaan keskimääräinen työmäärän kuormituskerroin hoitotyön kustannuslaskennan tueksi. PAONCIL menetelmä soveltui hyvin vaihtoehtoiseksi työmäärän mittaamisen menetelmäksi. Lineaarisen regressioanalyysin avulla ja käyttämällä PAONCIL mittaria kultaisena standardina suhteessa OPC:hen pystyttiin laskemaan optimaalinen tilanne hoitotyön työmäärälle. Tämän tason mukaisesti hoitotyön johtajat voivat arvioida, ovatko hoitajaresurssit olleet tasapainossa suhteessa potilaiden hoidon tarpeisiin. Kaikki hoitotyön johtajat eivät hyödyntäneet RAFAELA -järjestelmän mahdollisuuksia täysimittaisesti. Järjestelmästä saatavasta tietoaineistosta on mahdollisuuksia laajempaan hyödyntämiseen strategisessa ja operatiivisessa johtamisessa. Käytetty lähdeaineisto antaa viitteitä siihen, että hoitajavoimavarojen hyvällä allokoinnilla ja optimaalisella tuottavuudella on vaikutusta hoitajien hyvinvointiin sekä potilaiden hoidon tuloksiin. Työn määrällinen mittaamismenetelmä eli hoitoisuusluokitusjärjestelmä ei tavoita kuitenkaan tietoa siitä, mikä vaikutus on hoitajien koulutuksella, osaamisella ja kokemuksella hoitoprosessin panokseen eli hoitajan työhön. Johtopäätökset: OPC on hyödynnettävissä sairaalapalveluiden hinnoittelussa, vaikkakin sen hyödyntäminen hinnoittelussa on vielä vähäistä. PAONCIL menetelmä mahdollistaa hoitajavoimavarojen optimaalisen kohdentamisen potilaiden hoidon tarpeen mukaisesti. Se toimii vaihtoehtoisena menetelmänä tarkalle työajan mittaamiselle. RAFAELA -hoitoisuusluokitusjärjestelmän antamat mahdollisuudet voisivat olla aktiivisemmin johtajien käytössä. RAFAELA -järjestelmä mahdollistaa hoitotyön tuottavuuden tarkastelun ja jatkotutkimukset hoitotyön tuottavuuden vaikutuksista potilaiden hoidon laatuun ja hoitajien työhyvinvointiin. ARTIKKELIT: Rainio A-K. 1996. Hoitoisuusluokituksen hyödyntämisestä erikoissairaanhoidon kustannuslaskennassa. Hoitotiede. 8 (2), 70-77. Fagerström L. & Rainio A-K. 1999. Professional assessment of optimal nursing care intensity level: a new method of assessing personnel resources for nursing care. Journal of Clinical Nursing 8, 369-379. Linkki tiivistelmään: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10624253 Fagerström L., Rainio A-K., Rauhala A. & Nojonen K. 2000. Professional Assessment of Optimal Nursing Care Intensity Level. A New Method for Resource Allocation as an Alternative to Classical Time Studies. Scandinavian Journal of Caring Science 14:97-104. Linkki tiivistelmään: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12035282 Rainio A-K & Ohinmaa A. 2005. Assessment of nursing management and utilization of nursing resources with the RAFAELA patient classification system case study from the general wards of one central hospital. Journal of Clinical Nursing 14: 674-684.
Linkki julkaisuun: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15946275 Rauhala, Auvo. 2008. The validity and feasibility of measurement tools for human resources management in nursing Case of the RAFAELA - system (Hoitajien inhimillisten voimavarojen johtamisen mittausvälineiden validius ja käyttökelpoisuus. Case RAFAELA -järjestelmä). Väitöskirja, Kuopion yliopisto, Yhteiskuntatieteellinen tiedekunta. Kuopion yliopiston julkaisuja. E, Yhteiskuntatieteet, no 159. Linkki julkaisuun: http://urn.fi/urn:isbn:978-951-27-1069-0 Tavoite: Otos: arvioida, onko RAFAELA -järjestelmä riittävän validi ja käyttökelpoinen hoitajien henkilöstövoimavarojen mittausvälineenä yhden sairaalan 8 osaston päivittäiset OPC- ja PAONCIL-tulokset vuosina 1996-1997 (1. ja 2. osatyö) kahdeksan sairaalan optimaalisen hoitoisuuden määrittämisen tiedot 61 osastolta vuosina 1997 2001 (3. osatyö) PAONCIL-arvot (N=4870) ja vastaukset kysymyksiin, jotka koskivat muusta kuin potilashoidosta aiheutunutta työmäärää sekä vastaavat OPC-arvot yhden sairaalan 22 vuodeosastolta vuodelta 2005 (4. osatyö) aineisto hoitajien työmäärästä, ilmaistuna hoitajaa kohti lasketun havaitun ja optimaalisen hoitoisuuden suhteena. Mukana oli 31 osastoa ja 877 hoitajaa v. 2004 (5. osatyö) Analyysimenetelmät: pääosin lineaariset regressioanalyysit Tulokset: Ensimmäisessä ja toisessa osatyössä optimaalinen hoitoisuus kyettiin määrittämään viidellä kahdeksasta osastosta (yhtäaikaisvaliditeetti). PAONCILiä käytettiin kultaisena standardina ja selitysosuus oli 37 %. Optimaaliset OPC-pistemäärät hoitajaa kohti olivat lähellä toisiaan 5 aikuisosastolla 6:sta, välillä 20,2 24,3 pistettä per hoitaja. PAONCIL-pisteet jakautuivat normaalijakauman tavoin, paitsi että 0-arvo oli jossakin määrin yliedustettuna. PAONCIL-arvo ei riippunut hoitajien työvuosista eikä ammattiryhmästä. OPC:n rakennevaliditeetin analyysissä lineaarisen regressioanalyysin selitysosuus ei lisääntynyt siitä, että useita lisämuuttujia sijoitettiin riippumattomiksi muuttujiksi. Kolmannessa osatyössä optimaalisen hoitoisuuden analyysien tuloksia voitiin pitää luotettavina, mikäli PAONCIL-vastausprosentti oli yli 70 %, PAONCILtutkimusjakso kesti vähintään 3-4 viikkoa, keskimääräinen PAONCIL-arvo oli alle 0,65 ja selitysosuus oli yli 25 %. Neljännessä osatyössä lisäkysymyksiin, jotka koskivat muusta kuin potilashoidosta aiheutunutta työmäärää oli vastattu 26 %:ssa 4870 kaavakkeesta. Kahdeksan kysymystä ryhmittyi neljäksi faktoriksi: hallinto; henkilöstöresurssit ja henkinen stressi; yksikköjen sisäinen ja niiden välinen yhteistyö. OPC:n ja PAONCIL:in välisen selitysosuuden mediaani oli 45 %. Edellä mainittujen lisäkysymysten sisällyttäminen analyysiin nosti selitysosuuden 55 %:iin.
Viidennessä osatyössä keskimääräinen työmäärä ylitti optimin 9 %:lla (SD=18 %). Lisääntyvän työmäärän ja lisääntyvien sairauslomien määrän välillä oli lineaarinen yhteys (p<0,006). Niillä hoitajilla, joiden työmäärä ylitti optimin >30 %, itse ilmoitettujen sairauslomien määrä oli 1,44 (95 % CI 1,13 1,83) kertaa korkeampi kuin hoitajilla, joiden työmäärä oli optimaalinen. Vastaava suhde lääkärintodistuksella osoitettujen sairauslomien osalta oli 1,49 (1,10 2,03). Nämä lisääntyneet sairauslomat johtivat 12 ylimääräiseen sairauslomapäivään henkilövuotta kohti. Noin 5-6 % suuren työmäärän aiheuttamasta kohonneesta tuottavuudesta menetettiin lisääntyneinä sairauslomina. Johtopäätökset: OPC:tä voidaan pitää monipuolisesti validoituna hoitoisuusmittarina. Se mittaa riittävän luotettavasti potilashoitoon liittyvää työmäärää PAONCIL ja koko RAFAELA -järjestelmä osoitettiin valideiksi. Optimaalisen hoitoisuuden määritys onnistuu useimmilla osastoilla. RAFAELA järjestelmän rajat ja reunaehdot on nyt perusteellisesti selvitetty. OPC- ja PAONCIL-mittarien osoitettiin mittaavan kutakuinkin samaa ilmiötä. Hoitajien lisääntynyt työmäärä oli yhteydessä heidän sairauslomiensa merkittävään lisääntymiseen. Liiallinen työmäärä saattaa lisätä henkilöstön työterveydellisiä ongelmia merkittävästi. RAFAELA -järjestelmän osoitettiin sisältävän monia piirteitä, jotka tukevat HRM-perusteista hoitajien johtamista. ARTIKKELIT: Fagerström L, Rainio A-K, Rauhala A, Nojonen K. 2000. Professional Assessment of Optimal Nursing Care Intensity Level. A New Method for Resource Allocation as an Alternative to Classical Time Studies. Scandinavian Journal of Caring Sciences 14, 97-104. Linkki tiivistelmään: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12035282 Fagerström L, Rainio A-K, Rauhala A, Nojonen K. 2000. Validation of a new method for patient classification, the Oulu Patient Classification. Journal of Advanced Nursing 31 (2), 481-490. Linkki tiivistelmään: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10672108 Rauhala A, Fagerström L. 2004. Determining optimal nursing intensity: the RAFAELA method. Journal of Advanced Nursing 45 (4), 351-9. Linkki tiivistelmään: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14756829 Rauhala A, Fagerström L. 2007. Are nurses assessments of the workload affected by non-patient factors? An analysis of the RAFAELA system. Journal of Nursing Management 15 (5), 490-9. Linkki tiivistelmään: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17576247 Rauhala A, Kivimäki M, Fagerström L, Elovainio M, Virtanen M, Vahtera J, Rainio A- K, Ojaniemi K, Kinnunen J. 2007. What degree of work overload is likely to cause increased sickness absenteeism among nurses? Evidence from the RAFAELA patient classification system. Journal of Advanced Nursing 57 (3), 286-95. Linkki tiivistelmään: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17233648
Marttila Liisa. 2011. Hoitoisuustietojen hyödyntäminen johtamisessa sähköinen kysely hoitotyön johtajille. Pro gradu tutkielma. Itä-Suomen yliopisto. Terveystieteiden tiedekunta. Tavoite: kuvata hoitotyön johtajien (osastoryhmän päälliköiden, ylihoitajien ja osastonhoitajien) arviointeja hoitoisuustietojen käyttömahdollisuuksien hyödyntämisestä omassa johtamistyössään Helsingin ja Uudenmaan sairaanhoitopiirissä (HUS) kuvata hoitoisuustietojen käyttöön edistävästi tai ehkäisevästi vaikuttavia tekijöitä tuottaa tietoa, jonka avulla voidaan edistää hoitoisuustietojen käyttöä osana hoitotyön tiedolla johtamista. Hoitoisuustietojen käyttöä hoitotyön johtamisessa tarkasteltiin tiedolla johtamisen ja innovaatioiden käyttöönottoteorian näkökulmasta. Otos: harkinnanvarainen otanta kohdejoukko HUS:n niiden yksiköiden osastoryhmän päälliköt, ylihoitajat (N = 26) ja osastonhoitajat (N = 121), joissa oli käytössä RAFAELA järjestelmä sähköisen kyselylomake touko-kesäkuussa 2011 Tulokset: Hoitotyön johtajat kuvasivat hoitoisuustietojen käyttömahdollisuudet moninaisiksi: hoitotyön laadun kehittäminen, hoitotyön näkyvyyden ja keskustelun lisääminen, johtamisen tukeminen, hoitotyön kirjaamisen kehittäminen sekä pitkän aikavälin henkilöstövoimavarojen johtaminen. Hoitoisuustietoja ei nähty kovin hyvänä keinona lyhyen aikavälin henkilöstövoimavarojen suunnittelussa eikä yksiköiden välisen hoitajien työmäärän ja hoitoisuuden vertailussa. Hoitoisuustietoja oli käytetty eniten hoitotyön laadun ja hoitajien työhyvinvoinnin kehittämisessä, työtä uudelleen organisoitaessa sekä työvuoroja uudelleen järjestettäessä. Vähiten hoitoisuustietoja oli käytetty taloussuunnittelussa. Hoitoisuustietojen käyttöä arvioitiin eniten edistävän hoitajien positiivinen suhtautuminen ja hoitoisuustietojen luotettavuus. Lisäksi niiden käyttöä edisti säännöllinen hoitoisuustietojen moniammatillinen käsittely, hoitoisuusluokitus-järjestelmään liittyvään koulutukseen osallistuminen, tuki ja palautteen saanti hoitoisuusraporteista. Hoitoisuustietojen käyttöä arvioitiin ehkäisevän ajan ja johdon tuen puute sekä tietojärjestelmiin liittyvät toimintaongelmat ja ongelmat hoitoisuustietojen ymmärrettävyydessä. Johtopäätökset: Tutkimus tuotti tietoa hoitoisuustietojen käyttömahdollisuuksista sekä niiden käytön rajoituksista. Hoitoisuustietojen käyttö edellyttää luotettavia ja ymmärrettäviä hoitoisuustietoja, riittävää koulutusta, tukea ja palautetta sekä hyödyntämistä tukevia tietojärjestelmiä. Tutkimuksen tuottamaa tietoa voidaan hyödyntää kohdeorganisaatiossa ja osin laajemminkin edistettäessä hoitoisuustietojen käyttöä osana moniammatillista tiedolla johtamista.
Vainikainen, Paula. 2013. RAFAELA TM - hoitoisuusluokitusjärjestelmän PAONCIL -mittari apuväline hoitohenkilöstön työkuormituksen tunnistamiseen ja henkilöstövoimavarojen johtamiseen. Pro gradu-tutkielma. Itä-Suomen yliopisto, Yhteiskuntatieteiden ja kauppatieteiden tiedekunta, Sosiaali- ja terveysjohtamisen laitos, terveyshallintotiede Tavoite: selvittää RAFAELA -järjestelmään kuuluvan PAONCIL -mittarin kykyä kuvata hoitotyön työkuormitusta selvittää, kykeneekö mittari nostamaan esiin yleiset työkuormitukseen liitetyt osa-alueet Otos: eri organisaatioiden (n=10) toimintayksiköissä (n=67) tehdyistä PAONCIL arvioinnit(n=5761) vuosilta 2010 2011. Analyysimenetelmät: Sisällön analyysillä sekä kvantifiointi Tulokset: Hoitohenkilöstön työkuormitukseen vaikuttavia tekijöitä olivat työtehtäviin, johtamiseen, yhteistyöhön, työntekijöiden valmiuksiin sekä ympäristöön liittyvät tekijät. Yksittäisistä tekijöistä suurimmaksi työkuormitusta lisääväksi tekijäksi nousi potilashoitoon liittyvät tehtävät. Pääsääntöisesti työkuormitusvaikutukset olivat työkuormitusta lisääviä, mutta suurimmaksi työnkuormitusta vähentäväksi tekijäksi osoittautui yhteistyö oman työyhteisön sisällä. PAONCIL -mittari antaa tietoa yleisistä fyysiseen, psyykkiseen ja psykososiaaliseen työkuormitukseen liittyvistä tekijöistä, joskin erityisesti terveydenhuollon ammateille tyypilliseen eettiseen työkuormitukseen liittyviä tekijöitä ei suoranaisesti voi liittää yhteenkään mittarin osa-alueeseen. Johtopäätökset: Työkuormitukseen liittyvät tekijät ovat haasteena myös terveydenhuollossa ja näin ollen olisi tärkeää saada tutkimustietoa siitä, miten työkuormituksen näkökulma vaikuttaa henkilöstövoimavarojen johtamiseen liittyvään päätöksentekoon ja miten hoitotyön johtajat käyttävät henkilöstövoimavarojen johtamisen menetelmiä huomioidessaan henkilöstön työkuormitukseen liittyviä tekijöitä. ARTIKKELIT: Rauta, S., Salanterä, S., Nivalainen, J. & Junttila, K. 2013. Validation of the core elements of perioperative nursing. Journal of Clinical Nursing. 22 (9-10): 1391 1399. PERIHOIq-mittarin sisältövaliditeetin testaus: Tuloksena todetaan, että PERIHOI-mittarissa on mukana olennainen ydin perioperatiivisesta hoitotyöstä. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23186365
Aschan, H., Junttila,K., Fagerstrôm, L., Kanerva, A & Rauhala, A. 2009. RAFAELA patient classification system as a tool for management. Studies in Health Technology and Informatics 146:478-82. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19592889 Fagerström, L. 2009. Benchmarking by the RAFAELA Patient Classification system - a descriptive study of optimal nursing intensity levels. Studies in Health Technology and Informatics 146:25-9. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19592803 Fagerström, L. 2009. Evidence-based human resource management: a study of nurse leaders' resource allocation. Journal of Nursing Management 17(4):415-25. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19531141 Frilund, M. & Fagerström, L. 2009. Validity and reliability testing of the Oulu patient classification: instrument within primary health care for the older people. International Journal Older People Nursing 4(4):280-7. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20925853 Frilund, M. & Fagerström, L. 2009. Oulu Patient Classification instrument within primary health care. Studies in Health Technology and Informatics 146. 30-5. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19592804 Frilund, M. & Fagerström, L. 2009. Managing the optimal workload by the PAONCIL method--a challenge for nursing leadership in care of older people. Journal of Nursing Management 17(4)426 434 tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19531142 Hanhirova, M. Sinivaara, M., Leppänen, S. & Junttila, K. 2009. Asiakaslähtöisyyden kehittäminen polikliinisessä hoitotyössä. Premissi 3. 42 49 ei saatavilla sähköisesti Junttila, K., Meretoja, R., Seppälä, A., Tolppanen, E., Ala-Nikkola, T. & Silvennoinen, L. 2007. Data warehouse approach to nursing management. Journal of Nursing Management 15(2):155-61. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17352698 Fagerström, L. & Rauhala, A. 2007. Benchmarking in nursing care by the RAFAELA patient classification system - a possibility for nurse managers. Journal of Nursing Management. 15(2):683-92. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17897144
Rauhala, A. & Fagerström, L. 2007. Are nurses assessments of their workload affected by non-patient factors? An analysis of the RAFAELA-system. Journal of Nursing Management 15, 490 499. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17576247 Rauhala, A., Kivimäki, M., Fagerström, L., Elovainio, M., Virtanen, M., Vahtera, J., Rainio, A-K. & Kinnunen, J. 2007. What degree of work overload is likely to cause increased sickness absenteeism among nurses? Evidence from the RAFAELA patient classification system. Journal of Advanced Nursing 57, 286 295. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17233648 Rauhala, A. & Fagerström, L. 2004. Determing optimal nursing intensity: the RAFAELA method. Journal of Advanced in Nursing 45, 351 359. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14756829 Fagerström, L., Rainio, A-K., Rauhala, A. & Nojonen, K. 2000. Professional assessment of optimal nursing care intensity level: a new method for resource allocation as an alternative to classical time studies. Scandinavian Journal of Caring Sciences 14, 97 104. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12035282 Fagerström, L., Rainio, A-K., Rauhala, A. & Nojonen, K. 2000. Validation of a new method for patient classification, the Oulu Patient Classification. Journal of Advanced Nursing 31: 2, 481 490. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10672108 Fagerström, L., Eriksson, K. & Bergbom Engberg, I. 1999. The patient's perceived caring needs: measuring the unmeasurable. International Journal of Nursing Practice 5(4):199-208. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10839030 Fagerström, L. & Rainio, A-K. 1999. Professional assessment of optimal nursing care intensity a new method for assessment of staffing levels for nursing care. Journal of Clinical Nursing 8, 369 379. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10624253 Fagerström, L., Bergbom Engberg, I& Eriksson, K. 1998. A comparison between patients' experiences of how their caring needs have been met and the nurses' patient classification--an explorative study. Journal of Nursing Management 6(6):369-77. tiivistelmä luettavissa: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=a+comparison+between+patie nts%e2%80%99+experience+of+how+their+caring+needs+have+been+me t+and+the+nurses%e2%80%99
RAFAELA -järjestelmää tukeva näyttö: Flinkman, Mervi. 2014: Nuorten sairaanhoitajien aikomus lähteä ammatistaan Suomessa monimenetelmällinen tutkimus. Väitöskirja. Turun Yliopisto. Lääketieteellinen tiedekunta. Hoitotieten laitos. Annales Universitatis Turkuensis D 1107. Linkki julkaisuun: http://urn.fi/urn:isbn:978-951-29-5694-4 Tavoite: selvittää nuorten sairaanhoitajien aikomusta lähteä ammatistaan ja siihen yhteydessä olevia tekijöitä erityisesti silloin, kun lähtöaikomukset olivat alkaneet ennen 30 vuoden ikää. Otos ja analyysimenetelmät: Ensimmäisessä vaiheessa toteutettiin kaksi integroitua kirjallisuuskatsausta. Katsaukset sisälsivät yhteensä 75 empiiristä artikkelia ja ne käsittelivät hoitajien ammatista lähtöaikomuksia. Tutkimuksen toisessa vaiheessa analysoitiin kyselytutkimuksen aineistoa, joka oli kerätty eurooppalaisessa Nurses Early Exit (NEXT) tutkimuksessa. Yhteensä 147 suomalaisen nuoren sairaanhoitajan aineisto oli kerätty BQ 12 lomakkeella. Tämä aineisto analysoitiin tilastollisin menetelmin. Kolmannessa vaiheessa toteutettiin kaksi haastattelututkimusta. Ensin toteutettiin laadullinen tapaustutkimus, jotta voitiin lisätä ymmärrystä kokemuksista ja merkityksistä ammatista lähtöaikomuksiin liittyen. Tämän tutkimuksen aiheisto koostui kolmen sairaanhoitajan uratarinoista. Aineisto analysoitiin narratiivisella holistisella sisällönanalyysillä sekä teemallisella menetelmällä. Toisessa laadullisista tutkimuksista haastateltiin 15 sairaanhoitajaa organisaatiosta lähtemiseen ja ammatista lähtöaikomuksiin liittyen. Tämän teemahaastattelun aineisto analysoitiin sisällönanalyysillä. Tulokset: Aikaisempien tutkimusten mukaan monet eri tekijät ovat yhteydessä ammatista lähtöaikomuksiin. Kyselytutkimuksen mukaan noin joka neljäs (26 %) sairaanhoitajista oli ajatellut ammatistaan lähtemistä vähintään muutaman kerran kuukaudessa kyselyä edeltäneen vuoden aikana. Esimerkiksi uupumus ja työtyytymättömyys olivat yhteydessä ammatista lähtöaikomuksiin. Haastatteluissa nuoret kuvasivat huonon hoitotyön toimintaympäristön ja ammatinvalinnan toissijaisena tai sattumanvaraisena valintana olevan yhteydessä ammatista lähtöaikomuksiin. Johtopäätökset: Ammatista lähtöaikomukset ovat monimutkainen ilmiö, johon on yhteydessä monia eri tekijöitä. Poliittisten päätöksentekijöiden, hoitotyön johtajien ja esimiesten tulisi kehittää hoitotyön toimintaympäristöä. Riittävä henkilöstömitoitus, tasapainoinen työkuormitus, työstressin vähentäminen sekä mahdollisuudet kehittyä ja edetä uralla ovat hyvän hoitotyön toimintaympäristön ominaispiirteitä ja ne voivat edesauttaa nuorten sairaanhoitajien pysymistä ammatissaan. Nuorten sairaanhoitajien halu toteuttaa korkealaatuista ja eettisesti kestävää hoitotyötä on huomioitava niin yhteiskunnassa kuin terveydenhuollon organisaatioissa. Lisäksi kaikille vastavalmistuneille tulisi tarjota riittävästi perehdytystä ja mentorointia.
Kontio, Elina. 2013. Tiedonhallinta taktisessa päätöksenteossa sydänpotilaan hoitoprosessissa. Väitöskirja. Turun yliopisto. Lääketieteellinen tiedekunta. Hoitotieteen laitos. Annales Universitatis Turkuensis D 1083. Tavoite kehittää sydänpotilaiden hoitoprosessin taktista päätöksentekoa tukeva tiedolla johtamisen sisältömalli. Osatutkimus / Vaihe III: Kysymys: Onko mahdollista ennustaa sydänpotilaan hoitoisuutta (mitattuna OPCqmittarilla) edellisen päivän hoitoisuuspisteiden ja potilasasiakirjamerkintöjen avulla? Kirjallisuuskatsaus ei tarjonnut sellaisia menetelmiä, joilla voisi ennustaa potilaan tulevaa hoitoisuutta. Vastaus: Kyllä. Sähköisten hoitotyön kirjausten ja edellisen päivän hoitoisuusluokitusten avulla pystyttiin ennustamaan seuraavan päivän hoitoisuutta, jolla voi olla merkitystä ennakoitaessa henkilöstöresurssin määrää. Sähköisten hoitotyön kirjausten avulla ennustus oli tarkempaa kuin pelkkien hoitoisuustietojen, ja kun nämä tiedot yhdistettiin, saavutettiin paras ennustustarkkuus. Johtopäätöksissä korostetaan tietojen integroinnin voimaa ja tavoitellaan tietojen reaaliaikaista hyödyntämistä ja johtamista.