Emergence of informal clinical leadership as a catalyst for improving patient care quality and job satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To analyse the critical attributes of clinical leadership and test a model linking clinical leadership behaviours of staff nurses to patient care quality and job satisfaction. BACKGROUND: Research has historically proclaimed the beneficial effects of clinical leadership for optimizing care and improving patient outcomes. Few studies, however, have assessed the influence of clinical leadership at the staff nurse level and empirically tested the concept. DESIGN: A predictive cross-sectional design was used in this study. METHODS: Data were collected during January 2016 using a survey questionnaire. A random sample of Registered nurses working in direct care positions in acute care hospitals was surveyed. The hypothesized model was tested using structural equation modeling in the analysis of a moment structures software. RESULTS: Nurses reported higher levels of clinical leadership skills in their practice. Staff nurses' use of clinical leadership behaviours directly and positively influenced the quality of care they given to patients and their satisfaction in the workplace. CONCLUSION: The findings indicate that informal leadership at the clinical level may be an underused asset in health care and if identified and developed, staff nurse clinical leaders have potential to improve the delivery of patient care and may offer a tangible solution to the patient safety conundrum.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».