Mandatory internal mobility in French hospitals: the results of imposed management practices
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the impact of a mandatory internal mobility policy on nurses working in French state-funded health establishments. BACKGROUND: Public hospitals in France rely on the internal mobility of nursing staff to respond to organisational needs, to reduce costs and to increase productivity. However, there is very little data on the impact of such management practices on the nurses themselves. METHOD: A cross-sectional study, including 3077 nurses from 35 hospitals in the region of Paris, was conducted. Data were collected using a validated self-assessment questionnaire. RESULTS: Forty per cent of French nurses are required to work in different units. This mobility differs according to individual characteristics [age (P = 0.04), length of service (P = 0.017)] and type of environment [hospital (P < 0.0001), specialty (P < 0.0001)]. CONCLUSION: We can distinguish two types of approaches for implementing a mandatory staff nurse mobility policy. The first is an event that is regular, planned and lasts for several days. The second is an event that is irregular, short and organised the day before or the day of the change. Overall, while nurses are dissatisfied with all types of mandatory unit changes, this dissatisfaction is primarily a result of the irregular mobility events. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: This study demonstrates the importance of implementing a planned inter-unit mobility event and proposes recommendations for this type of implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».