The employee retention triad in health care: Exploring relationships amongst organisational justice, affective commitment and turnover intention
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To increase understanding of the relationships between organisational justice, affective commitment and turnover intention in health care. BACKGROUND: Turnover in health care is a serious concern, as it contributes to the global nursing shortage and is associated with declines in quality of care, patient safety and patient outcomes. Turnover also impacts care teams and is associated with decreased staff cohesion and morale. METHODS: A survey was developed and administered to frontline nurses working in the Province of Ontario, Canada. The data were used to test a hypothetical model developed from a review of the literature. The relationships amongst the three constructs were evaluated using structural equation modelling and mediation analysis. RESULTS: The hypothesised model was generally supported, although we were limited to considerations of interpersonal justice, affective commitment to one's organisation and turnover intention. Interpersonal justice is associated with affective commitment to one's organisation, which is negatively associated with turnover intention. Interpersonal justice was also found to be directly and negatively associated with turnover intention. Affective commitment to one's organisation was also found to mediate the relationship between interpersonal justice and turnover intention. CONCLUSIONS: The examination of relationships within the "employee retention triad" in a single, comprehensive model is novel and provides new information regarding relational complexity and insights into what healthcare leaders can do to retain employees. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Reducing turnover may help to decrease some of the stressors related to turnover for clinical staff remaining at the organisation such as constant onboarding and orientation of new hires, working with less experienced staff and increased workload due to decreased staffing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».