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Enregistrement W2605370556

The Influence of Transformational Leadership on Nurse-reported Patient Safety Outcomes

2017· article· en· W2605370556 sur OpenAlexaboutno aff
Sheila A. Boamah

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformational leadershipPatient safetyNursingPsychologyMedicineBusinessPublic relationsSocial psychologyHealth carePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leadership is widely believed to be pivotal to providing high quality patient care and ensuring favourable organizational outcomes. To understand how nursing leadership affects patient outcomes, it is important to explore the mechanisms/ processes through which leaders produce desired patient outcomes. The purpose of this study was to examine how nurse manager use of transformational leadership behaviours creates empowering work environments that foster clinical leadership practices at the bedside, and ultimately, improve nurse and patient safety outcomes.\nBass’s (1985) transformational leadership theory provided the theoretical framework for the research. Transformational leadership behaviour was hypothesized to have positive effects on workplace empowerment and staff nurse clinical leadership and, in turn, lead to job satisfaction and lower frequency of adverse patient outcomes.\nA non-experimental cross-sectional design involving survey data was used to test the hypothesized model in a random sample of Registered Nurses (n = 1,000) working in acute care hospitals in Ontario, Canada. Participants received a mail survey package that included a letter of information, study questionnaire, pre-paid envelope and a link to an online survey option. To optimize response rates non-responders received a reminder letter four weeks after the initial mailing, followed by a second survey four weeks later. Descriptive statistics and scale reliabilities were analyzed. Using structural equation modeling with maximum likelihood estimation in Mplus, the final model fit the data acceptably: χ2 = 959.309, df = 428, p = .001, CFI = .915, TLI = .908, RMSEA = .052, SRMR = .053. Transformational leadership was significantly associated with decreased adverse patient outcomes and increased job satisfaction through structural empowerment and staff nurse clinical leadership behaviours.\nThe findings provided support for the theoretical relationships between transformational leadership and nurse and patient safety outcomes. The results of this research indicate that a more complete understanding of what drives desired patient outcomes may need to include a focus on how to empower nurses and foster clinical leadership practices at the point of care. By creating empowering work environments, transformational leaders are providing opportunities for nurses to discover innovative approaches to do their work, which could lead to higher levels of satisfaction and quality care.\nThese findings provide contributions to the burgeoning literature on transformational leadership and its influence on nursing work environment and patient safety outcomes. The evidence from this research supports extending transformational leadership theory to incorporate structural empowerment and clinical leadership as mediators in the relationship between transformational leadership and nurse and patient outcomes. Findings from the research can be used to create theory-based strategies to enhance professional development of managers and inform policies to transform the work environments of nurses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,163 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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