Nurse Leaders’ Perceptions of Influence of Organizational Restructuring on Evidence-Informed Decision-Making
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe how organizational context and restructuring influenced nurse leaders' use of evidence in decision-making in their management practice. METHOD: Qualitative descriptive study. Fifteen leaders at executive and front-line manager levels in one organization were interviewed using a semi-structured format. FINDINGS: Inductive content analysis generated five main themes: leaders strove to keep relationships that preserve best decision-making ability; and sought the best knowledge to inform their decisions. However, a context of constant change; more scope; less autonomy; and decisional inertia in a sea of change had profound effects on their ability to employ evidence in decision-making. IMPLICATIONS: Evidence-informed decision-making is a dynamic social process highly influenced by political instability in work environments. Organizational restructuring creates threats to common decision-making strategies, including information flow, relationships and priority setting. Healthcare restructuring is now a global constant, and there is a need for hospital leaders to understand and mitigate the effect restructuring has on the ability of leaders to engage in evidence-informed decision-making. Strategies are proposed to manage uncertainty and support nurse leaders in their evidence-informed decision-making to deliver quality health services. This research provides an in-depth examination of how evidence-informed decision-making is influenced in the context of instability and uncertainty due to ever-present organizational restructuring.
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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 | 0,034 | 0,088 |
| 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 | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».