The Contribution of Hospital Nursing Leadership Styles to 30-day Patient Mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nursing work environment characteristics, in particular nurse and physician staffing, have been linked to patient outcomes (adverse events and patient mortality). Researchers have stressed the need for nursing leadership to advance change in healthcare organizations to create safer practice environments for patients. The relationship between styles of nursing leadership in hospitals and patient outcomes has not been well examined. OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine the contribution of hospital nursing leadership styles to 30-day mortality after controlling for patient demographics, comorbidities, and hospital factors. METHODS: Ninety acute care hospitals in Alberta, Canada, were categorized into five styles of nursing leadership: high resonant, moderately resonant, mixed, moderately dissonant, and high dissonant. In the secondary analysis, existing data from three sources (nurses, patients, and institutions) were used to test a hypothesis that the styles of nursing leadership at the hospital level contribute to patient mortality rates. RESULTS: Thirty-day mortality was 7.8% in the study sample of 21,570 medical patients; rates varied across hospital categories: high resonant (5.2%), moderately resonant (7.4%), mixed (8.1%), moderately dissonant (8.8%), and high dissonant (4.3%). After controlling for patient demographics, comorbidities, and institutional and hospital nursing characteristics, nursing leadership styles explained 5.1% of 72.2% of total variance in mortality across hospitals, and high-resonant leadership was related significantly to lower mortality. CONCLUSIONS: Hospital nursing leadership styles may contribute to 30-day mortality of patients. This relationship may be moderated by homogeneity of leadership styles, clarity of communication among leaders and healthcare providers, and work environment characteristics.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».