A culture of nursing excellence: A community hospital’s journey from Pathway to Excellence® to Magnet® recognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Creating a culture of nursing excellence requires strategic planning, transformational leadership, and effective change management. The American Nurses Credentialing Center (ANCC) provides 2 programs that recognize nursing practice. The Pathway to Excellence Program® recognizes health care organizations that provide nurses with positive and safe practice environments. The ANCC Magnet Recognition Program®, the highest level of recognition for nursing, recognizes health care organizations that demonstrate excellence in nursing and quality patient outcomes. Both of these programs promulgate the valuable contributions of nurses to influence the practice environment and ultimately enhance patient outcomes. ANCC recognition, as either a Pathway to Excellence® or a Magnet® recognized facility, is a significant achievement for both the nursing enterprise and the organization. The transition from achieving Pathway to Excellence® recognition to Magnet® recognition requires organizational change management through transformational leadership and employee engagement at multiple levels. This article addresses one community hospital’s strategy to advance a culture of nursing excellence through integration of the Pathway to Excellence® 12 Practice Standards and enculturation of the Magnet® Model to achieve Magnet® recognition. The ADKAR® Model of change management was applied throughout this journey in a systematic approach that created awareness, desire, knowledge, ability, and reinforcement. Key strategies were implemented to engage employees and resources were provided to advance the culture of nursing excellence within the health care organization.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle