Predictors of Professional Nursing Practice Behaviors in Hospital Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many hospital nurses perform isolated, routine tasks, rather than use their professional training, because they are subject to control by organizational and medical divisions of labor. The environment may interfere with a nurse's ability to practice autonomously and according to professional standards. OBJECTIVES: The purpose of the study was to explore how certain factors in the environment and personal characteristics interact to affect hospital nursing practice behaviors. METHODS: The study used a nonexperimental, comparative design. Surveys were sent to a random sample of 500 nurses throughout the state of Michigan. Three instruments, measuring structural empowerment, self-efficacy for nursing practice, and professional practice behaviors, were included. Path analysis was used for statistical analysis. RESULTS: Three hundred sixty-four nurses responded (73%), of whom 251 provided usable protocols for the final analysis. Environmental factors (structural empowerment) contributed both directly to professional practice behaviors as well as indirectly through self-efficacy. Self-efficacy mainly exerted its effect as a mediator in the relationship between environmental factors and practice behaviors. Support for the proposed theoretical model was mixed, although the proposed model fit the data well (chi = 11.02 [(5, N = 251), p < .05, CFI = .999, NNFI = .991, RMSEA = .069]). An alternative model emerged from the data analysis. DISCUSSION: Nurses may practice more professionally when the environment provides opportunities and power through resources, support, and information. Self-efficacy may contribute to professional practice behaviors, especially in an environment that has the requisite factors that provide empowerment.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| 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) | 0,002 | 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 ».