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 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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».