The characteristics of nursing workforce is critically important in achieving quality care in a hospital. However, current hospital industry environment does not allow ample investment in human resource. Therefore, hospital management has to come up with effective ways of investment in nursing resources. This study was conducted with the purpose of providing basic information needed for effective nurse staffing decision in hospitals. The impacts of nurse staffing level in terms of quality and quantity on health outcome were analyzed.
Nurse staffing level and in-hospital mortality data of 3,451 hospitals nationwide were analyzed using multiple regression models. Dependent variable of the model was in-hospital mortality and independent variables included number of patient per nurse and percentage of nurse aid in nursing staff. As the control variables, patients characteristics and hospital organizational characteristics were included in the model.
Number of patients per nurse and proportion of nurse aides in nursing staff showed significant positive effects on in-hospital mortality. The effects were stronger in the hospital group that had relatively lower nurse staffing level. The positive relationship between staffing level and mortality rate was stronger in the hospitals that had higher severity level.
Health policy should focus on improving minimum standard of nurse staffing level. Also, hospitals should lay nursing staff investment priority on the nursing units that serve high severity patients.
병원인력의 절대 다수를 차지하며 환자에 대한 서비스제공에서 중추적 역할을 하는 병원간호사의 특성은 의료서비스의 질과 환자안전에 미치는 영향이 크다[
간호사가 감당하는 업무량이나 간호 인력의 교육수준이 간호결과에 미치는 영향은 다양한 연구에서 검증되고 있다[
이러한 논리에 따라 간호 인력 수준 제고를 위한 병원의 자발적 노력과 함께 정부의 법적, 제도적 규제 또한 강화되고 있는 추세이다. 우리나라의 경우 1999년에 간호등급제가 도입된 이후 병원의 간호인력 구성이 개선되어 간호사 일인당 환자 수는 종합병원의 경우 7.49명, 병원급은 25.64명이었고, 간호 인력에서 간호조무사가 차지하는 비율은 종합병원에서 15.6%, 병원급에서는 24.6%에 달하는 것으로 나타났다[
그러나 간호 인력 구성과 건강결과의 선형관계가 모든 형태의 병원 상황에서 타당하다고 보기는 어렵다. 병원의 규모나 기술 수준 등 구조적 특성과 간호 인력의 현재 수준에 따라서 증가되는 간호 인력의 환자 건강결과에 미치는 영향은 다르게 나타날 수 있다. Aiken et al. [
이 연구는 간호 인력의 수와 구성이 병원의 사망률에 미치는 영향력을 검증하고 병원의 상황적 특성에 따른 두 변수의 영향력의 차이를 분석하여 병원의 간호 인력에 대한 효과적인 투자 의사결정에 필요한 기준 개발을 위한 기초자료의 생성을 목적으로 시행되었다. 이를 위하여 먼저 전체 병원을 대상으로 간호 인력의 특성과 병원 내 사망률의 관계를 분석하여 두 변수간의 일반적 관계를 확인하고, 다음으로 병원의 구조적 특성이 두 변수 간 관계에 미치는 영향을 확인하기 위하여 연구대상 병원을 병원종별, 환자 중증도별, 간호 인력의 특성별로 분류하여 각 집단별 간호인력 특성과 병원 내 사망률의 관계를 분석하였다.
한국보건사회연구원이 전국 의료기관을 대상으로 조사한 환자조사 자료를 분석하였다. 환자조사는 전국 의료기관을 대상으로 일정 기간 동안 의료기관을 이용한 환자의 질병, 상해 양상과 의료이용실태, 보건의료시설 및 인력의 파악을 목적으로 주기적으로 시행하는 조사이다. 환자조사의 조사방법은 종합병원, 병원, 보건소 및 조산원은 전수가 조사되고 요양병원, 의원, 치과의원, 한의원, 보건지소, 보건진료소는 표본 추출하여 조사한다. 조사방법은 web 조사방식으로 해당 보건의료기관이 환자조사관리시스템(
이 연구는 2008년부터 2011년 사이에 이루어진 4개년도의 기관조사에 포함된 병원급 이상 의료기관을 분석대상으로 하였고 분석대상 의료기관의 이용환자 특징은 같은 기간 동안에 수행된 퇴원환자자료를 분석하여 산출하였다. 기관조사에서 4년간 조사된 병원급 이상 의료기관 총 5,317개 병원 중 간호사수가 10명 이하인 병원, 재원환자 수가 0명인 병원 그리고 퇴원환자조사 자료를 제출하지 않은 병원 등을 제외한 3,451개 병원을 연구대상으로 하였다. 분석대상 병원의 연도별 분포와 분석대상이 된 퇴원환자 수는
간호 인력의 확보수준 및 구성과 병원 내 사망률의 관련성을 분석하기 위하여 사용된 변수들은 유사한 연구목적을 가진 Aiken et al. [
자료의 분석은 먼저 전체 연구대상 병원에 대하여 병원 내 사망률을 종속변수로 하고 간호사당 재원환자수와 간호 인력의 간호조무사 비율을 독립변수로 하며 그 밖에 퇴원환자의 특성과 병원의 특성을 통제변수로 하는 다중선형회귀분석을 실시하였다. 다음으로 동일한 분석 모형을 가지고 병원의 특성 집단별로 연구대상을 분리하여 회귀분석을 실시하므로 병원의 특성별 간호 인력의 특성과 병원 내 사망률과의 관련성을 파악하였다. 분석대상의 분류는 간호인력의 수준의 차이가 의료의 질에 영향을 미치는 민감도는 병원의 특성에 따라 다르다는 선행연구[
병원의 특성을 나타내는 변수로 설립주체를 보면 공공병원이 353개소로 전체 연구대상 병원의 약 10.2%를 차지하고 있어 대다수의 병원이 민간설립 병원인 것으로 나타났다. 병원종별로 보면 병원이 2,275개소로 전체의 65.9%, 종합병원이 1,003개소 그리고 상급종합병원은 173개소로 집계되었다. 병원의 지역별 분포를 보면 전체 병원의 54.2%는 시도지역에 위치하고 있었고 서울지역의 병원은 544개소이었다. 그 밖에 병원의 장비와 시설의 수준을 나타내는 변수로 MRI는 1,000병상 당 약 3대, ICU 병상은 1,000병상당 약 22병상을 구비하고 있는 것으로 나타났다. 한편 간호사의 외래환자 대상 업무량을 보정하기 위한 병상 당 외래 환자수의 평균은 약 1.9명이었고, 간호사의 업무량과 관련 있는 병원 당 평균 의사 수는 약 48명이었다. 이 연구의 독립변수인 간호사당 재원환자 수는 약 4.8명이었고, 간호사와 간호조무사를 포함한 간호 인력에서 간호조무사가 차지하는 비율은 25.2%인 것으로 나타났다.
간호사당 재원환자 수 및 간호 인력 중 간호조무사가 차지하는 비율과 병원 내 사망률의 관련성 검정을 위해 전체 연구대상 병원을 대상으로 다중회귀분석을 실시한 결과는
간호사당 재원환자 수는 병원 내 사망률에 유의한 정(+)의 (ß= 0.11,
통제변수가 병원 내 사망률에 미치는 영향력을 파악하기 위해 각 변수의 표준화 계수를 비교해 보면 먼저 정(+)의 영향력을 보인 변수 중에서 각 병원의 환자 평균나이가 0.25 (
연구대상 병원 환자의 중증도 분포를 고려하여 중증도 0인 병원(1,034개소), 0 보다 크며 0.129 이하인 병원(1,212개소) 그리고 0.129 보다 큰 병원(1,203개소)으로 나누어 비교한 결과 중증도가 높을수록 간호사당 재원환자 비율이 사망률에 미치는 영향이 커지는 경향을 보였다. 한편 간호조무사 비율은 중증도가 낮은 경우 사망률과 유의한 정의 관계(ß = 0.08,
간호사당 재원환자 비율을 기준으로 병원을 삼분하여 분석한 결과는 간호사당 재원환자 비율이 높은 집단(NPP > 4.36)에서 이 비율이 병원내 사망률과 유의한 관련이 있는 것으로 나타났으나 중간이나 낮은 비율의 집단에서는 유의한 영향력이 없었다. 조무사 비율은 세 집단 모두에서 유의하지 않은 것으로 나탔다. 조무사 비율을 기준으로 3집단으로 나누어 분석한 결과는 조무사 비율이 높은 집단(32% 이상)에서만 간호사당 재원환자 수 변수가 유의한 영향력(ß = 0.15,
이 연구는 간호 인력의 특성이 환자의 건강 결과에 미치는 영향을 검증하고 이러한 영향력이 병원의 다양한 구조적 특성별로 어떠한 차이를 보이는가를 분석하여 간호 인력에 대한 병원의 투자 우선순위 마련을 위한 기본 정보를 제공할 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 환자의 건강결과에 영향을 미칠 수 있는 환자의 특성과 병원의 특성을 보정한 모형으로 간호 인력구성의 특성과 병원 내 사망률의 관계를 분석하였다. 분석결과 간호사 당 담당하는 환자수와 간호 인력 중 간호조무사 비율은 병원 내 사망률과 유의한 정의 관계를 갖는다는 결론을 내릴 수 있었다.
한편 이러한 관계는 병원이나 환자의 특성에 따라 그 유의성에 차이가 있을 것이라는 가설 하에 이 연구는 병원의 특성별로 집단을 분류하여 간호 인력의 특성과 병원 내 사망률 간 관계를 비교하였다. 병원종별로 비교한 결과 상급종합병원에서는 간호사당 재원환자 수와 간호조무사 비율 모두 병원 내 사망률에 유의한 영향을 미치지 않은데 비하여 종합병원이나 병원에서는 두 변수 모두 유의한 양의 관계를 보였다. 즉 간호사당 담당 환자 수가 많거나 간호인력 중 간호조무사가 차지하는 비율이 높을 때 환자의 병원 내 사망률이 증가하는 결과를 보인 것이다. 한편 환자의 질환 중증도에 따라 분류하여 분석한 결과 간호사당 환자 수는 모든 수준의 중증도에서 병원 내 사망률과 유의한 정의 관련성을 보였고, 중증도가 높아질수록 그 영향력이 증가하는 것으로 나타났다. 간호조무사의 비율은 중증도가 가장 낮은 집단에서만 병원 내 사망률과 유의한 정의 관계를 보였다.
간호 인력의 수준에 따라 인력수준과 사망률의 관계가 다를 수 있다는 전제 하에 분석한 결과는 간호사 당 환자 수가 가장 많은 집단에서만 간호사당 환자 수가 병원 내 사망률과 유의한 연관성을 보였고, 간호조무사 비율은 모든 간호사당 환자 수 집단에서 유의하지 않았다. 간호조무사 비율을 기준으로 나눈 집단 간 비교에서도 간호조무사 비율이 가장 높은 집단에서 간호사당 환자 수가 병원 내 사망에 유의한 영향을 미치고 있었고, 간호조무사 비율은 모든 집단에서 유의하지 않았다. 이러한 연구결과에 따른 이론적, 병원경영 실무적 함의를 논하면 다음과 같다.
본 연구의 연구결과에서 간호사당 환자 수나 간호인력 중 조무사 비율이 병원 내 사망률과 유의한 관계를 보인 것은 다양한 선행연구[
다음으로 간호 인력 수준 별 비교에서 간호 인력 수준이 상대적으로 열악한 경우 즉 간호사당 환자 수가 많다거나 간호인력 중 간호조무사의 비율이 상대적으로 높은 경우에 간호사당 환자 수가 유의한 영향을 미쳤다는 점은 주목할 필요가 있다. 이러한 결과는 병원종별 비교 결과와 같은 맥락에서 고찰해 볼 수 있다. 분석결과에서 보는 바와 같이 상급종합병원은 간호사당 환자 수나 간호조무사 비율이 상대적으로 가장 낮은 집단이고 이 집단에서 두 독립변수는 병원 내 사망률에 유의한 영향을 미치지 않았다. 이에 비교하여 상대적으로 간호 인력의 수준이 열악한 종합병원이나 병원급에서는 두 변수가 유의한 영향력을 보였다. 따라서 간호 인력의 수준이 높은 경우에는 두 변수가 유의한 영향을 미치지 않지만 어느 정도의 수준 이하가 되면 간호 인력 수준의 차이가 병원 내 사망률에 유의한 영향을 미친다고 볼 수 있다. 이렇게 볼 때 간호 인력의 수준이 병원 내 사망률에 미치는 영향은 일종의 역치를 갖는다고 할 수 있다.
간호인력 수준과 건강결과의 관계에서 나타나는 역치를 Dall et al. [
이러한 결과로 볼 때 간호인력 관련 정책은 우선적으로 현재 열악한 상황에 있는 병원이 일정기준을 갖추도록 독려하는 데 중점을 둘 필요가 있는 것으로 보인다. 지금의 간호등급제는 모든 병원의 간호인력 수준의 일률적 향상을 추구하는 경향이 있으므로 향후 정책방향은 최소 기준을 상향조정하고 상대적으로 열악한 병원이 이러한 기준을 준수하도록 유도할 수 있는 인센티브를 제시할 필요가 있다. 즉 상대적으로 간호 인력의 수준이 낮은 병원에서 향상을 가져왔을 때와 어느 정도 수준을 갖추고 있는 병원에서 향상을 가져왔을 때의 인센티브를 차별화하는 정책적 조정이 필요하다. 한편 간호 인력의 기술수준 관련으로는 간호조무사 자격신고제와 보수교육의 제도화 등의 현행 조치와 함께 간호사와 간호조무사의 업무내용에 대한 보다 명시적인 구분이 필요할 것으로 보인다. 간호사의 업무능력은 교육수준보다 경험치가 더 중요하다는 전통적 사고는 갈수록 복잡화하고 고도화되는 병원서비스 제공 환경에서는 적합하지 않기 때문이다.
다음으로 병원환자의 중증도 수준별 비교에서 간호사당 환자 수의 병원 내 사망에 대한 영향력이 중증도가 증가할수록 증가한 점 또한 시사점을 갖는다. 이러한 결과는 중증도가 증가하면서 업무량도 같이 증가[
이 연구의 제한점을 언급하면 다음과 같다. 먼저 분석수준을 병원 수준으로 하여 수행한 점이다. 병원 수준에서의 분석도 병원 전체의 특성을 고려한 연구결과로서 의미가 있지만 병원 안에서도 부서에 따라 간호 인력 수준의 차이가 다양하다. 이러한 한계점을 최소화하기 위하여 이 연구는 병원특성별 집단을 비교하므로 보다 유사한 조건을 갖는 병원 간 비교를 시도하였으나 연구결과의 일반화는 한계가 있다. 다음으로 간호 인력의 질적, 양적 수준 이외에 병원 별 간호사의 업무 만족도, 팀워크, 간호사 이직률 등 업무환경 부분이 고려되지 않은 점이다. 간호사의 업무환경은 다양한 선행연구에서 간호 인력의 업무성과에 영향을 미치는 중요한 요인으로 지목되고 있는데도 불구하고 이 연구는 자료의 한계로 이러한 요인을 모형에 반영하지 못하였다. 또한 종속변수로 병원 내 사망률을 적용한 점도 언급할 필요가 있다. 병원 내 사망률 보다는 간호행위에 보다 민감한 변수 예를 들면, 투약오류, 낙상, 폐렴, 감염, 욕창 등 다양한 종속변수를 적용하였다면 보다 명확한 연구결과를 제시할 수 있었을 것으로 보인다. 마지막으로 본 연구에서 사용된 자료가 다소 시간이 경과한 자료인 점을 연구의 한계점으로 언급할 필요가 있다. 간호 인력의 특성과 업무성과의 관계를 분석하는 연구문제를 고려할 때 자료의 현재성이 연구결과에 중대한 영향을 미친다고 볼 수는 없지만 최근의 상황 반영에는 미흡할 수 있다.
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
Distribution of study hospitals and patients by year
Hospital type | 2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
Total |
|||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Hospital | Patient | Hospital | Patient | Hospital | Patient | Hospital | Patient | Hospital | Patient | |
Tertiary hospitals | 43 | 128,760 | 42 | 134,615 | 44 | 143,113 | 44 | 153,392 | 173 | 559,880 |
General hospitals | 257 | 201,383 | 243 | 196,167 | 247 | 211,272 | 256 | 223,241 | 1,003 | 832,063 |
Local hospitals | 532 | 102,626 | 530 | 103,183 | 593 | 118,134 | 620 | 132,227 | 2,275 | 456,170 |
Total | 832 | 432,769 | 815 | 433,965 | 884 | 472,519 | 920 | 508,860 | 3,451 | 1,848,113 |
Definition of variables
Variables | Definitions | |
---|---|---|
Patient characteristics | Age | Average age of the patients discharged |
Gender | Number of male patients / number of the patients discharged | |
Severity | Sum of CCI level of the patients / number of the patients discharged | |
ER-admission | Number of patients admitted bia emergency room / number of the patients discharged | |
Mortality | (No. of in-hospital death/no. of patient discharged)*100 | |
Organizational characteristics | No. of beds | Number of operating beds of the hospital |
Ownership | Binary variable indicating public (0) or private (1) hospital | |
Hospital type | Dummy variables indicating: tertiary hospital, general hospital, local hospital | |
Hospital location | Dummy variables indicating: Seoul, great city area, rural area | |
MRI | Number of MRI/number of beds | |
ICU | Number of ICU beds/number of beds | |
Outpatient | Total number of outpatient visited/number of beds | |
Doctor | Number of doctors | |
Nurse staffing characteristics | Patients per nurse | Number of inpatient of a day/number of nurses |
Nurse aid % | Total number of nurse aid/(total number of nurse aid + total number of nurse)*100 |
ER, emergency room; CCI, Charlson comorbidity index; MRI, magnetic resonance imaging; ICU, intensive care units.
General characteristics of sample hospitals
Variables | n | Mean | SD | ||
---|---|---|---|---|---|
Hospital patient characteristics | Age (y) | 3,451 | 46.68 | 11.40 | |
Gender | 3,451 | 0.51 | 0.17 | ||
Severity | 3,451 | 0.12 | 0.16 | ||
ER-admission | 3,451 | 0.19 | 0.21 | ||
Hospital organizational characteristics | Mortality | 3,451 | 1.39 | 2.58 | |
No. of beds | 3,451 | 271.48 | 259.03 | ||
Ownership | Public | 353 | - | - | |
Private | 3,098 | - | - | ||
Hospital type | Tertiary | 173 | - | - | |
General | 1,003 | - | - | ||
Local | 2,275 | - | - | ||
Hospital location | Seoul | 544 | - | - | |
Great city area | 1,037 | - | - | ||
Rural area | 1,870 | - | - | ||
MRI | 3,451 | 0.00 | 0.01 | ||
ICU | 3,451 | 0.02 | 0.03 | ||
Outpatient | 3,451 | 1.87 | 2.19 | ||
Doctor | Tertiary | 173 | 475.76 | 290.71 | |
General | 1,003 | 63.63 | 72.98 | ||
Local | 2,275 | 8.62 | 5.86 | ||
Nurse staffing characteristics | Patients per nurse | Tertiary | 173 | 1.20 | 0.21 |
General | 1,003 | 2.43 | 1.57 | ||
Local | 2,275 | 6.09 | 5.60 | ||
Nurse aid % | Tertiary | 173 | 8.26 | 7.20 | |
General | 1,003 | 16.63 | 11.52 | ||
Local | 2,275 | 30.22 | 17.25 |
SD, standard deviation; ER, emergency room; CCI, Charlson comorbidity index; MRI, magnetic resonance imaging; ICU, intensive care units.
Spearman correlation between major study variables
Age | Severity | ER-admission | No. of beds | MRI | ICU | Outpatient | Doctor | Patients per nurse | Nurse aid % | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Age | ||||||||||
Severity | 0.24 |
|||||||||
ER-admission | 0.05 |
0.15 |
||||||||
No. of beds | 0.10 |
0.44 |
0.21 |
|||||||
MRI | 0.06 |
-0.12 |
-0.02 | -0.13 |
||||||
ICU | 0.07 |
0.33 |
0.48 |
0.44 |
0.00 | |||||
Outpatient | -0.33 |
-0.04 |
-0.03 | -0.08 |
0.08 |
0.01 | ||||
Doctor | -0.01 | 0.46 |
0.16 |
0.83 |
-0.02 | 0.42 |
0.13 |
|||
Patients per nurse | 0.19 |
-0.14 |
-0.25 |
0.02 | -0.21 |
-0.31 |
-0.39 |
-0.22 |
||
Nurse aid % | -0.07 |
-0.27 |
-0.16 |
-0.27 |
-0.13 |
-0.32 |
-0.06 |
-0.30 |
0.46 |
|
Mortality | 0.33 |
0.30 |
0.12 |
0.15 |
-0.12 |
0.20 |
-0.13 |
0.06 |
0.08 |
-0.03 |
ER, emergency room; MRI, magnetic resonance imaging; ICU, intensive care units.
*
Results of regression analysis on the factors affecting on hospital death rate
Independent variable | Unstandardized coefficients |
Standardized coefficients |
t-value | |||
---|---|---|---|---|---|---|
B | SE | Beta | ||||
(Constant) | -1.40 | 0.44 | -3.19 | 0.001** | ||
Age | 0.06 | 0.00 | 0.25 | 14.29 | 0.000** | |
Gender | -1.38 | 0.29 | -0.09 | -4.78 | 0.000** | |
Severity | 3.73 | 0.31 | 0.22 | 11.97 | 0.000** | |
ER-admission | 0.41 | 0.23 | 0.03 | 1.81 | 0.07 | |
No. of beds | 0.00 | 0.00 | 0.05 | 1.51 | 0.131 | |
Ownership | Public (reference) | |||||
Private | -1.02 | 0.14 | -0.12 | -7.32 | 0.000** | |
Hospital type | Tertiary (reference) | |||||
General | 0.69 | 0.29 | 0.12 | 2.39 | 0.017* | |
Local | 0.49 | 0.32 | 0.09 | 1.54 | 0.123 | |
Location | Rural area (reference) | |||||
Seoul | 0.11 | 0.12 | 0.02 | 0.94 | 0.347 | |
Great city area | 0.08 | 0.09 | 0.01 | 0.85 | 0.396 | |
MRI | -28.50 | 6.41 | -0.07 | -4.45 | 0.000** | |
ICU | 12.25 | 1.78 | 0.14 | 6.90 | 0.000** | |
Outpatient | 0.01 | 0.02 | 0.01 | 0.39 | 0.700 | |
Doctor | 0.00 | 0.00 | -0.10 | -2.72 | 0.007** | |
Patients per nurse | 0.06 | 0.01 | 0.11 | 4.76 | 0.000** | |
Nurse aid % | 0.79 | 0.29 | 0.05 | 2.73 | 0.006** | |
R=0.47, R2=0.22, Adj. R2=0.22 | ||||||
F ( |
||||||
Durbin-Watson=1.87 | ||||||
* |
SE, standard error; ER, emergency room; MRI, magnetic resonance imaging; ICU, intensive care units.
Effect of nursing staff level on in-hospital death rate in different hospital characteristic groups
Hospital characteristics | Class level | Standard coefficient |
Average patient nurse ratio | Nurse aid % | No. of cases | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Patient per nurses |
Nurse aid % |
||||||||
Beta | Beta | ||||||||
Hospital types | Tertiary | -0.16 | 0.169 | 0.01 | 0.954 | 1.20 | 8.30 | 173 | |
Adj. R2 = 0.14, F ( |
|||||||||
General | 0.12 | 0.001 |
0.07 | 0.035 |
2.43 | 16.60 | 1,003 | ||
Adj. R2 = 0.37, F ( |
|||||||||
Local | 0.12 | 0.001 |
0.04 | 0.042 |
6.09 | 30.22 | 2,275 | ||
Adj. R2 = 0.18, F ( |
|||||||||
Severity (SV) | SV=0 | 0.12 | 0.015 |
0.08 | 0.024 |
6.43 | 29.49 | 1,034 | |
Adj. R2 = 0.11, F ( |
|||||||||
0 < SV ≤ 0.129 | 0.13 | 0.001 |
0.01 | 0.727 | 4.27 | 26.69 | 1,212 | ||
Adj. R2 = 0.15, F ( |
|||||||||
SV > 0.129 | 0.16 | 0.001 |
0.04 | 0.317 | 3.88 | 19.94 | 1,205 | ||
Adj. R2 = 0.21, F ( |
|||||||||
Patients per urse (NPP) | NPP ≤ 1.98 | 0.05 | 0.056 | -0.03 | 0.258 | 1.33 | 15.67 | 1,148 | |
Adj. R2 = 0.38, F ( |
|||||||||
1.98 < NPP ≤ 4.36 | 0.00 | 0.888 | 0.04 | 0.188 | 2.90 | 23.70 | 1,147 | ||
Adj. R2 = 0.30, F ( |
|||||||||
NPP > 4.36 | 0.11 | 0.005 |
0.05 | 0.067 | 5.48 | 36.06 | 1,156 | ||
Adj. R2 = 0.26, F ( |
|||||||||
Nurse aid % (NAP) | NAP ≤ 15 | -0.05 | 0.166 | 0.00 | 0.870 | 2.40 | 7.40 | 1,151 | |
Adj. R2 = 0.29, F ( |
|||||||||
15 < NAP ≤ 32 | -0.03 | 0.447 | 0.01 | 0.696 | 3.82 | 22.69 | 1,150 | ||
Adj. R2 = 0.25, F ( |
|||||||||
NAP>32 | 0.15 | 0.001 |
0.02 | 0.513 | 8.12 | 45.44 | 1,150 | ||
Adj. R2 = 0.23, F ( |