Factors counteracting nurses' bullying in healthcare organizations: An applied study in King Abdul-Aziz University Hospital in Jeddah Province
Notice bibliographique
Résumé
In a time of diminishing human resources in the field of healthcare, bullying among nursing staff is a challenge that has a negative effect on the individual nurse, work team, patient care, and consequently, on the entire healthcare organization. This study aims to investigate the presence of policy that addresses bullying, nurses’ knowledge and skills in dealing with bullying behaviour, and the role of nursing managers in counteracting bullying among nurses in the workplace. A quantitative descriptive study utilizing self-administered questionnaires was undertaken. The key results to come out from this study show that the presence of workplace code of ethics policies to address bullying behaviours and the role of nursing managers do not contribute to counteracting bullying among nurses in the selected hospital. However, nurses indicated the significance of knowledge and skills in counteracting bullying. The study conclusions contribute a number of findings of importance to the field of nursing management. The study disclosed significant correlations between the healthcare organization's bullying behaviours policy, managers’ roles, and nurses’ knowledge and skills in counteracting bullying. Nurses’ workplace bullying behaviours can be managed and eradicated by means of the collaboration of the three parties: nurse managers, policy, and nurses’ knowledge and skills. This study has considerable implications for nursing management in counteracting bullying among nurses. Managers have a fundamental role in counteracting bullying, for example by setting policy and conducting organization-wide surveys to study nurses’ job satisfaction, therefore, recommendations include mandatory peer reviews as part of an annual appraisal for each nurse, the initiation of a formal system to report behavioural issues among healthcare staff and the establishment of a committee to respond to, and deal with, behavioural issues among the organization’s staff.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».