The roles of unit leadership and nurse–physician collaboration on nursing turnover intention
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To report a study of the relationship between variables at the group and individual level with nurses' intention to leave their unit. BACKGROUND: Workplaces are collective environments where workers constantly interact with each other. The quality of working relationship employees develop at the unit-level influences both employee outcomes and unit performance by shaping employee attitudes. DESIGN: The study was a cross-sectional design with self-administered questionnaires. METHODS: A questionnaire including measures of leader-member exchange and nurse-physician collaboration analysed at group-level and affective commitment and turnover intention analysed at individual level, was administered individually to 1018 nurses in five Italian hospitals. Data were collected in 2009. RESULTS: A total of 832 nurses (81·7% response rate) completed questionnaires. The results showed that affective commitment at individual level completely mediated the relationship between leader-member exchange at group-level and nursing turnover intention. Furthermore, the cross-level interaction was significant: at individual level, the nurses with high levels of individual affective commitment towards their unit showed low levels of turnover intention and this relationship was stronger when the nurse-physician collaboration at group-level was high. CONCLUSION: This study showed the importance for organizations to implement management practices that promote both high-quality nurse-supervisor and nurse-physician relationships, because they increase nurses' identification with their units. Individual affective commitment is an important quality for retaining a workforce and good nurses' relationship at group-level relationships with both supervisors and physicians are instrumental in developing identification with the work unit. Thus, the quality of relationship among staff members is an important factor in nurses' decision to leave.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».