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Enregistrement W2528787285 · doi:10.12927/cjnl.2016.24805

Nurse Leaders’ Perceptions of Influence of Organizational Restructuring on Evidence-Informed Decision-Making

2016· article· en· W2528787285 sur OpenAlexaffvenue
Judith A. Spiers, Eliza Lo, Anne Hofmeyer, Greta G. Cummings

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringContext (archaeology)Public relationsAutonomyPsychologyHealth careNursingBusinessPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,638
Tête enseignante GPT0,617
Écart entre enseignants0,021 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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