Decisional involvement of senior nurse leaders in Canadian acute care hospitals
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the present study was to describe the scope and degree of involvement of senior nurse leaders (SNLs) in executive level decisions in acute care organizations across Canada. BACKGROUND: Significant changes in SNL roles including expansion of decision-making responsibilities have occurred but little is known about the patterns of SNL decision-making. METHODS: Data were collected by mailed survey from 63 SNLs and 49 chief executive officers (CEOs) in 66 healthcare organizations in 10 Canadian provinces. Regression analyses were used to examine whether timing, breadth of content expertise and the number of decision activities predicted SNL decision-making influence and quality of decisions. RESULTS: Breadth of content expertise and number of decision activities with which the SNL was involved were significant predictors of decision influence explaining 22% of the variance in influence. Overall, CEOs rated SNL involvement in decision-making higher than the SNL. CONCLUSIONS: Senior nurse leaders contribute to organizational processes in healthcare organizations that are important for nurses and patients, through their participation in decision-making at the senior team level. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Findings may be useful to current and future SNLs learning to shape the nature and content of information shared with CEOs particularly in the area of professional practice issues.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».