Leadership practices and staff nurses’ intent to stay: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the present study was to describe the findings of a systematic review of the literature that examined the relationship between managers' leadership practices and staff nurses' intent to stay in their current position. BACKGROUND: The nursing shortage demands that managers focus on the retention of staff nurses. Understanding the relationship between leadership practices and nurses' intent to stay is fundamental to retaining nurses in the workforce. METHODS: Published English language articles on leadership practices and staff nurses' intent to stay were retrieved from computerized databases and a manual search. Data extraction and quality assessments were completed for the final 23 research articles. RESULTS: Relational leadership practices influence staff nurses' intentions to remain in their current position. CONCLUSION: This study supports a positive relationship between transformational leadership, supportive work environments and staff nurses' intentions to remain in their current positions. Incorporating relational leadership theory into management practices will influence nurse retention. Advancing current conceptual models will increase knowledge of intent to stay. Clarifying the distinction between the concepts intent to stay and intent to leave is needed to establish a clear theoretical foundation for further intent to stay research. IMPLICATIONS FOR NURSE MANAGERS: Nurse managers and leaders who practice relational leadership and ensure quality workplace environments are more likely to retain their staff. The findings of the present study support the claim that leadership practices influence staff nurse retention and builds on intent to stay knowledge.
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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 | 0,014 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».