最近の 勉強 Works & Trusted Health による 500 人を超える最前線の看護師の調査結果では、看護現場での満足度を高める鍵となるのは、看護師が勤務日や勤務時間を自分でスケジュールできるなど、勤務形態の柔軟性を高めることであることがわかりました。
調査対象となった看護師の 24% は、一度に 4 ～ 6 週間の生活スケジュールを立てる必要があるため、キャリアに大きな不満が生じ、精神的健康状態が悪化していると回答しました。
問題
さらに、2020年から2021年にかけて、看護労働力は1980年代以来最大の落ち込みを経験し、登録看護師の総供給数は10万人以上減少した。 あ 勉強 に発表されました 健康問題 これら10万人の看護師のうちかなりの数が35歳未満であると結論づけた。
患者人口の高齢化、新型コロナウイルス感染症のパンデミックによる燃え尽き症候群の残留、労働力の選好の変化など、臨床リソースの逼迫と看護師の離職に寄与する多くの収束傾向があります。
ミズーリ州セントルイスに拠点を置く 50 の病院医療システムであるマーシーの職場は、ここ数年で、それぞれ異なる働き方の好みを持つ 5 世代を代表する職場に変わりました。 その結果、今日の同僚は、ワークライフバランスと柔軟な報酬を非常に重視するようになりました。
こうした好みは、X 世代やベビーブーマー世代よりもミレニアル世代や Z 世代でより顕著ですが、傾向はますます横断的になっています。
「パンデミック中、マーシーの看護師は報酬増額を求めて退職したが、給与が主な要因ではなかった」とマーシーの上級副社長兼看護師長のベティ・ジョー・ロッキオ氏は語った。 「私たちが彼らに支払っていた対価に見合った彼らの仕事量がきっかけでした。臨床医はもはやパンデミック前の労働条件に耐えられず、スケジュールをもっとコントロールしたいと考えています。
「最前線の看護師を対象としたWorks & Trusted Healthの調査では、3人に1人が、自分が働く曜日をコントロールできないことが、キャリアの充実感や持続感を妨げる重大な障壁となっていると感じていることが示されています」と彼女は続けた。 「より持続可能な労働力を創出し、出張看護師などの外部人材派遣源への依存を減らすために、マーシーは臨床医により柔軟な勤務機会を提供し、そうしながら管理効率を向上させたいと考えました。」
Mercy はさまざまなインセンティブや人員配置モデルを試しましたが、人員を完全に最適化することはできませんでした。そのため、人員配置モデルの改善を支援するためにベンダーの Works & Trusted Health に頼ったのだと彼女は付け加えました。
提案
ロッキオ氏によると、ワークスとの面会後、マーシーのチームは同社が医療システムを備えたテクノロジープラットフォームに取り組むのに適した企業であると確信したという。
「私たちの共通の目標は、週のスケジュールをより柔軟に管理できるようにすることで、看護師の生活を楽にすることでした」と彼女は語った。 「私たちは、従業員の効率を高め、質の高い人材を惹きつけて維持し、不必要な人件費を削減したいと考えていました。マーシーはイノベーションのリーダーであるため、この考え方を変えるには、看護師配置モデルを再設計するための大胆な新しいビジョンが必要であることを認識していました。
「フロントエンドでは、ベンダーは、Mercy が使いやすく、シフトの詳細 (長さ、給与、シフトの同僚など) について透明性のある、シームレスで個人中心のアプリで看護師に柔軟なスケジュールを提供できると概説しました。 」と彼女は続けた。 「このアプリは、最前線の看護師と臨床スタッフの両方に、より多くのシフトを選択し、スケジュールの調整や管理に費やす時間を削減するためのスムーズな方法を提供します。」
バックエンドでは、ベンダーはソフトウェアから取得したデータと分析を Mercy に提供し、これにより Mercy はケアの提供を最適化し、臨床労働を管理する方法についてより良い洞察を得ることができました。
課題に対処する
このプラットフォームは、Mercy が医療システムの中核となる看護師、地方および地域のフロート プール、ギグ ナースなど、あらゆる従業員層の状況を把握できるように設計されました。
「それ以上に、マーシーがシフトを埋める方法を自動化したかったのです」とロッキオ氏は説明しました。 「私たちはベンダーと協力して、Mercy の採用候補者の中から看護師を特定し、空いているシフトにフラグを立て、彼らの好みや経験に基づいて最適な看護師に空きシフトをプッシュしました。
「空きシフトが残っている場合、当社の中心となる看護師はアプリを使ってインセンティブシフトを獲得します」と彼女は続けた。 「私たちは、残りの空いているインセンティブシフトをギグや日当の従業員と共有しています。臨床医はタップしてシフトを選択するだけで、そのシフトがスタッフ配置およびスケジュールシステムに自動的に記録されます。このテクノロジーを活用した従業員管理システムは、コストを削減し、充填率を高め、看護師マネージャーがシフトを埋めるために費やす時間が大幅に削減されます。」
Works チームとの多くの議論と協力の後、Mercy は、ベンダーの 2 つのプログラム、Works Flex と Works OnDemand を使用して長期派遣労働者の調達を最新化するプロセスを開始しました。
「あらゆる段階で、オープンなコミュニケーションとアイデアの共有が優先事項であり、当社の人員配置モデルの主要な懸念事項を確実に解決し、最前線の看護師から人員配置マネージャー、管理者、リーダーシップ、そしてもちろん患者に至るまで、すべての利害関係者を念頭に置いていることを確認しました」とロッキオ氏は述べた。言った。
「堅牢な VMS ツールである Works Flex を使用することで、負担のかかるプロセスを合理化し、ワークフローの自動化を推進し、見落とされ過重労働になりがちな人材配置プロセスの柱である臨床採用マネージャーのユーザー エクスペリエンスに再び重点を置くことができました。」と彼女は続けました。 。 「その後、Works OnDemand を導入して、50 の病院システム全体で自律的なオープンシフト採用を強化し、スケジュールのギャップを予測し、すべてのオープンシフトに最適な臨床医をインテリジェントに採用できるようになりました。」
ベンダーの機能を活用することで、 人工知能 Mercy エンジンと独自の行動シフト価格設定アルゴリズムにより、Mercy はどの臨床医がどのシフトに興味を持っているかを特定し、負荷バランスのシフトが一致し、充填率と支出のバランスを取るために選択的に採用することができました。 これらすべてにより、マーシーは外部の労働力源への依存を最小限に抑え、人材派遣会社への過剰支出のリスクを軽減しました。
「AIを活用した労働力管理プラットフォームにより、私たちのチームは、中核となる労働力、地域および地方のフロートプール、社内のギグナースの組み合わせなど、より柔軟な労働力を生み出すことができました。これにより、全体の士気が高まり、臨床医の燃え尽き症候群の可能性が制限されることがわかっています。」ロッキオ氏は指摘した。 「私たちは AI を使用して、空いたシフトを無駄にせずに確実に埋めるために提供する適切なインセンティブ プレミアムを特定しています。
「Mercy Works on Demand を導入してから 1 年以内に、患者数と安全な看護師配置レベルをサポートしながら、人件費、管理作業量、看護師の離職率を削減しました」と彼女は付け加えました。
結果
当初から、マーシーの目標は 3 つでした。従業員の効率を高めること、 質の高い人材を引き付け、維持する、不必要な人件費を削減します。 AI を活用した労働力テクノロジーの使用により、医療システムは自動化により業務効率を向上させ、動的なインセンティブ価格設定により人件費を削減し、人材をシステム化することで出張看護師への依存を削減したと Rocchio 氏は報告しました。
「これがどのように形になったかを確認する 1 つの方法は、当社の人員配置の内訳を調べることです。テクノロジーを導入する前、当社のスタッフは 67% がコア スタッフ、8% が柔軟なスタッフ (ローカルおよび地域のフロート プールを含む)、そして 25% が代理店スタッフでした。」彼女は説明した。 「その後、コア構成員が 69%、フレキシブルおよびギグ スタッフが 23%、エージェンシー スタッフがわずか 8% となりました。
「2023年には、出張看護師への依存を減らすことで、割増人件費の引き下げに伴う3,070万ドル相当の節約を実現することができました」と彼女は続けた。 「これらの節約は、代替の柔軟な労働力、フロートプール、ギグワーカーがプラットフォームを通じてより簡単に見つけられるようになったために可能でした。」
テクノロジー プラットフォームにより、コストの削減だけでなく、人員配置とタスクのスケジュール設定に費やす時間が 20% 減少し、組織の充足率が 83% から 86% に増加し、離職率が 9% を含む 8% 減少しました。 初年度売上高の減少、 彼女は付け加えた。
「これらすべては、私たちがコスト削減を促進するだけでなく、従業員がキャリアにおいてより充実感を感じ、職業を通じて自分自身を維持できるようにする貴重な柔軟性を提供していることを示しています」と彼女は述べた。
他の人へのアドバイス
柔軟性を最大限に高め、スタッフにより多くの選択肢を与え、テクノロジーを拡張し、金銭的目標を達成できるマーシーの能力は、この受信データとこれらの結果を毎日監視するという同社の取り組みによる部分がある、とロッキオ氏はアドバイスした。
「私たちは、このレベルの成功を維持するために常に微調整を行っています。そして、他の医療システムのリーダーたちに心に留めておいてほしいのは、このことです。人員配置に万能の解決策はありません」と彼女は述べた。 「これは繊細なダンスであり、使用しているツールを超えた継続的な分析と監視が必要です。
「人材配置プラットフォームを使用して従業員をより適切に管理しようとしている他の医療リーダーにとって、特に複数の病院拠点にまたがって拡張したい場合には、自動化は必須です」と彼女は結論付けました。 「医療システム全体でのシフトの支払いの公平性と透明性を維持するために、すべてのデータが自動的にシステム内を流れる必要があり、これにより、スタッフの利益率の向上と柔軟性の向上につながります。」
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