Factors influencing new graduate nurse burnout development, job satisfaction and patient care quality: a time‐lagged study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To test a hypothesized model linking new graduate nurses' perceptions of their manager's authentic leadership behaviours to structural empowerment, short-staffing and work-life interference and subsequent burnout, job satisfaction and patient care quality. BACKGROUND: Authentic leadership and structural empowerment have been shown to reduce early career burnout among nurses. Short-staffing and work-life interference are also linked to burnout and may help explain the impact of positive, empowering leadership on burnout, which in turn influences job satisfaction and patient care quality. DESIGN: A time-lagged study of Canadian new graduate nurses was conducted. METHODS: At Time 1, surveys were sent to 3,743 nurses (November 2012-March 2013) and 1,020 were returned (27·3% response rate). At Time 2 (May-July 2014), 406 nurses who responded at Time 1 completed surveys (39·8% response rate). Descriptive analysis was conducted in SPSS. Structural equation modelling in Mplus was used to test the hypothesized model. RESULTS: The hypothesized model was supported. Authentic leadership had a significant positive effect on structural empowerment, which in turn decreased both short-staffing and work-life interference. Short-staffing and work-life imbalance subsequently resulted in nurse burnout, lower job satisfaction and lower patient care quality 1 year later. CONCLUSION: The findings suggest that short-staffing and work-life interference are important factors influencing new graduate nurse burnout. Developing nurse managers' authentic leadership behaviours and working with them to create and sustain empowering work environments may help reduce burnout, increase nurse job satisfaction and improve patient care quality.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».