Effects of work environments on nurse and patient outcomes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the relationship between nurses' perceptions of their work environment and quality/risk outcomes for patients and nurses in acute care settings. BACKGROUND: Nurses are leaving the profession as a result of high levels of job dissatisfaction arising from current working conditions. To gain organizational support for workplace improvements, evidence is needed to demonstrate the impact of the work environment on patient care. METHOD: A multi-level design was used to collect data from nurses (n=679) and patients (n=1005) within 61 medical and surgical units in 21 hospitals in Canada. RESULTS: Using multilevel structural equation modelling, the hypothesized model fitted well with the data [χ(2)=21.074, d.f.=10, Comparative Fit Index (CFI)=0.985, Tucker-Lewis Index (TLI)=0.921, Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)=0.041, Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) 0.002 (within) and 0.054 (between)]. Empowering workplaces had positive effects on nurse-assessed quality of care and predicted fewer falls and nurse-assessed risks as mediated through group processes. These conditions positively impacted individual psychological empowerment which, in turn, had significant direct effects on empowered behaviour, job satisfaction and care quality. CONCLUSIONS: Empowered workplaces support positive outcomes for both nurses and patients. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Managers employing strategies to create more empowered workplaces have the potential to improve nursing teamwork that supports higher quality care, less patient risk and more satisfied nurses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».