The relationship between nursing leadership and nurses' job satisfaction in Canadian oncology work environments
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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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».