Transformational and abusive leadership practices: impacts on novice nurses, quality of care and intention to leave
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the impact of nurse managers exercising transformational vs. abusive leadership practices with novice nurses. BACKGROUND: In a nursing shortage context, it is important to understand better the factors that potentially influence the retention of nurses in the early stages of their career. A large body of research has found that transformational leadership practices have a positive influence on employee functioning. However, very little research exists about the detrimental impact of abusive leadership practices, much less in a nursing context. DESIGN: A cross-sectional design where 541 nurses from the province of Quebec (Canada) were questioned in the fall of 2013. METHODS: A self-administered questionnaire was completed by nurses with less than five years of nursing experience. RESULTS: Results from three linear regression analysis indicated that transformational leadership practices potentially lead to high quality care and weak intention to quit the healthcare facilities. Conversely, abusive leadership practices potentially lead to poorer quality care and to strong intention to quit the healthcare facilities and the nursing profession. CONCLUSION: Paying close attention to the leadership practices of nurse managers could prove effective in improving patient care and increasing the retention of new nurses, which is helpful in resolving the nursing shortage. Our results specifically suggest not only that we promote supportive leadership practices (transformational leadership) but, most of all, that we spread the word that abusive leadership creates working conditions that could be detrimental to the practice of nursing at career start.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».