The relationship between nursing leadership and nurses' job satisfaction in Canadian oncology work environments
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current Canadian oncology work environments are challenged by the same workforce statistics as other nursing specialties: nurses are among the most overworked, stressed and sick workers, and more than 8% of the nursing workforce is absent each week due to illness. AIM: To develop and estimate a theoretical model of work environment factors affecting oncology nurses' job satisfaction. METHODS: The sample consisted of 515 registered nurses working in oncology settings across Canada. The theoretical model was tested as a structural equation model using LISREL 8.54. RESULTS: The final model fitted the data acceptably (chi(2) = 58.0, d.f. = 44, P = 0.08). Relational leadership and physician/nurse relationships significantly influenced opportunities for staff development, RN staffing adequacy, nurse autonomy, participation in policy decisions, support for innovative ideas and supervisor support in managing conflict, which in turn increased nurses' job satisfaction. CONCLUSIONS: These findings suggest that relational leadership and positive relationships among nurses, managers and physicians play an important role in quality oncology nursing environments and nurses' job satisfaction. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Oncology nursing work environments can be improved by focusing on modifiable factors such as leadership, staff development and staffing resources, leading to better job satisfaction and hopefully retention of nurses.
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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 | 0,001 | 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 découle