A new multiple test approach for nursing care administration of deep vein thrombosis patients
Journal Name:
- İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi
Key Words:
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author | Faculty of Author |
|---|---|---|
Abstract (2. Language):
In nursing care administration, it is critical to evaluate the risk assessment ability of the
nurses for patients at different risk status. For an investigation carried out in the Jobst
Vascular Institute at The Toledo Hospital, the nurse risk evaluation necessitates the
analysis of risk assessment data for prophylaxis of deep venous thrombosis when
comparing nurse risk assessment scores with master scores simultaneously at different
risk categories. While conventional statistical methods fail to make any conclusion from
the data, we construct a new stepwise confidence procedure that strongly controls the
family-wise error rate and successfully detects the difference between the nurse score
and the Master score. Compared with existing statistical methods, the new bivariate
method is more powerful than the Bonferroni procedure and the Holm's step-down
algorithm for this data set. It is also more robust than the Hochberg's step-up approach
(which relies on an un-checkable assumption of positive dependence among test
statistics to strongly control the family-wise error rate). In the data analysis of patients
with deep vein thrombosis, the new method successfully detects the difference between
the master risk assessment score and the nurse score, while the conventional statistical
methods are unable to make any conclusive statement. The new statistical method is
applicable to other fields of administration research simultaneously comparing
management performances of two different groups under different scenarios.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Hastabakıcılık yönetiminde, hemsirelerin farklı risk düzeylerindeki hastaların tasıdıkları
riski degerleme becerileri önem arz etmektedir. Toledo Hastanesi Jobst Damar
Enstitüsü’nde yürütülen bir arastırma, farklı risk kategorileri için hemsirelerin ve
uzmanların risk degerleme puanlarını es zamanlı olarak karsılastırabilmek üzere derin ven
trombozunun önlenmesi ile ilgili risk degerleme verilerinin analizini gerektirmistir.
Geleneksel istatistik teknikler verilerden herhangi bir sonuç çıkarmada basarısız olurken,
yapılandırdıgımız yeni asamalı güven yöntemi alfa hatasını güçlü bir biçimde kontrol
altında tutmakta ve hemsireler ile uzmanların puanları arasındaki farkı basarı ile
saptamaktadır. Mevcut istatistik teknikler ile kıyaslandıgında, bu yeni iki degiskenli
yöntemin, söz konusu veri seti için Bonferroni ve Holm’un basamaklı isleme
algoritmasından daha güçlü oldugunu belirtebiliriz. Aynı zamanda Hochberg'in artıs
yaklasımından (ki bu yaklasım asamalı hata oranını sıkı kontrol altında tutma amacıyla
test istatistikleri arasında sınanamaz bir pozitif bagımlılık varsayımına dayanmaktadır.) da
daha saglamdır. Derin ven trombozu olan hastaların verilerinin analizinde, geleneksel
istatistik teknikler nihai bir yorum saglayamazken, bu yeni teknik hemsire ve uzman risk
degerleme puanları arasındaki farkı basarıyla tayin etmektedir. Önerilen yeni teknik, es
zamanlı olarak farklı kosullar altında iki farklı grubun yönetim performanslarını
kıyaslamaya yönelik yönetim arastırmalarının diger alanlarına da uyarlanabilir niteliktedir.
FULL TEXT (PDF):
- 1
22-34