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Enregistrement W2767051316 · doi:10.5430/jnep.v8n3p37

Assessment of professional nursing governance and hospital magnet components at Alexandria Medical Research Institute, Egypt

2017· article· en· W2767051316 sur OpenAlexvenueno aff
Ebtsam Aly Abou Hashish, Sally Mohamed Fargally

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlexandria University
Mots-clésNursingClinical governanceCorporate governanceWorkforceHealth careMedicineWork (physics)Political scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective: In the context of a rapidly evolving health care system, health care institutions strive to set a path towards an excellent professional practice environment. Since improving clinical nurse work environments is a major issue faced by nurse executives and administrators, they become challenged to establish nursing governance models, and leadership practices so that clinical nurses can engage in the work processes and relationships that are empirically linked to quality patient outcomes. The main aim of this study was to assess the current status of professional nursing governance and hospital magnet components at Alexandria Medical Research Institute, Egypt.Methods: A descriptive research design was conducted at Alexandria Medical Research Institute hospital, using a convenience sample (N = 220) that composed of two groups including; all hospital medical administrators (n = 10) and hospital nursing workforce (n = 210). Index of Professional Nursing Governance Questionnaire (IPNGQ) and Magnet Hospital Forces Interview were proved valid and reliable to measure study variables.Results: The overall mean score of professional nursing governance was (187.59 ± 63.74) reflected that staff nurses practice the first level of nursing shared governance (primarily nursing management who take the decision with some staff input). In addition, both medical administrators and nursing staff identified the hospital has a good structure, nursing leadership practices that support shared governance and magnet recognition. Structural equation model and correlation analysis revealed a positive association between overall professional nursing governance and hospital magnet components (p < .05).Conclusions and recommendations: The study emphasized the hospital administrators’ important role for providing supportive organizational structures and leadership practices for increasing participation of nursing staff in work design, problem-solving, conflict resolution, committees and organizational decision-making as “key ingredients to a successful organization” in turn, lead to a healthy and magnet-like work environment. Training programs for nurses’ professional development are recommended which enhance and increases their autonomy and empowerment.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,394
Tête enseignante GPT0,670
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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