Implementing the Supportive Supervision Intervention for Registered Nurses in a Long‐Term Care Home: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This pilot study was conducted in response to the call in 2009 by the International Association of Gerontology and Geriatrics to focus on effective leadership structures in nursing homes and to develop leadership capacity. Few researchers have evaluated interventions aimed at enhancing the leadership ability of registered nurses in long-term care. AIM: The aim of the pilot study was to test the feasibility of a three-part supportive supervisory intervention to improve supervisory skills of registered nurses in long-term care. METHODS: A repeated measures group design was used. Quantitative data were collected from healthcare aides, licensed practical nurses (i.e., supervised staff), and registered nurses (i.e., supervisors). Focus groups with care managers and supervisors examined perceptions of the intervention. RESULTS: There were nonsignificant changes in both the registered nurse supervisors' job satisfaction and the supervised staff's perception of their supervisors' support. Supervised staff scores indicated an increase in the use of research utilization but did not reflect an increase in job satisfaction. Focus group discussions revealed that the supervisors and care managers perceived the workshop to be valuable; however, the weekly self-reflection, coaching, and mentoring components of the intervention were rare and inconsistent. CONCLUSIONS: While the primary outcomes were not influenced by the Supportive Supervision Intervention, further effort is required to understand how best to enhance the supportive supervisory skills of RNs. Examples of how to improve the possibility of a successful intervention are advanced. IMPLICATIONS: Effective supervisory skills among registered nurses are crucial for improving the quality of care in long-term care homes. Registered nurses are receptive to interventions that will enhance their roles as supervisors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».