Factors influencing nurse managers' intent to stay or leave: a quantitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify and report on the relative importance of factors influencing nurse managers' intentions to stay in or leave their current position. BACKGROUND: Effective nurse managers play an important role in staff nurse retention and in the quality of patient care. The advancing age of nurse managers, multiple job opportunities within nursing and the generally negative perceptions of the manager role can contribute to difficulties in retaining nurse managers. METHODS: Ninety-five Canadian nurse managers participated in a web survey. Respondents rated the importance of factors related to their intent to leave or stay in their current position for another 2 years. Descriptive, t-test and mancova statistics were used to assess differences between managers intending to stay or leave. RESULTS: For managers intending to leave (n = 28), the most important factors were work overload, inability to ensure quality patient care, insufficient resources, and lack of empowerment and recognition. Managers intending to leave reported significantly lower job satisfaction, perceptions of their supervisor's resonant leadership and higher burnout levels. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Organisations wishing to retain existing nurse managers and to attract front-line staff into leadership positions must create and foster an environment that supports nurse managers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».