Supervisory relationships in long-term care facilities: A comparative case study of two facilities using complexity science
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study aims to understand the factors that contribute to supervisory nurse performance in long-term care facilities. BACKGROUND: Long-term care facilities have been faced with staffing challenges and increasing resident care needs, resulting in suboptimal quality of care. Nursing leadership has been identified as a key factor in the provision of high-quality care. METHODS: The comparative case study employed a complexity science framework to compare two facilities. The facilities were chosen based on the level of perceived supervisory support staff received from their supervisors, and 10 participants were recruited from each facility at various levels of management and staff (n = 20). Data were collected in 2015 using semi-structured interviews. FINDINGS: The quality and quantity of supervisory relationships was central to shaping the effectiveness of the supervision. Effective supervisory support was characterized by frequent and high-quality supervisor-staff interactions. Effective nurse supervisors acknowledged self-organisation as beneficial, and worked in environments that encouraged fluidity of roles. CONCLUSIONS: The findings suggest that effective nurse supervisors and supervisory support fosters improved work environments and the staff's ability to respond to residents' needs in a timely, effective and compassionate manner. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Nurse managers who provide effective supervisory support can improve the quality of care provided to their residents.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».