Nurse leaders’ strategies to foster nurse resilience
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
AIM: To identify nurse leaders' strategies to cultivate nurse resilience. BACKGROUND: High nursing turnover rates and nursing shortages are prominent phenomena in health care. Finding ways to promote nurse resilience and reduce nurse burnout is imperative for nursing leaders. METHODS: This is a qualitative descriptive study that occurred from November 2017 to June 2018. This study explored strategies to foster nurse resilience from nurse leaders who in this study were defined as charge nurses, nurse managers and nurse executives of a tertiary hospital in the United States. A purposive sampling method was used to have recruited 20 nurse leaders. RESULTS: Seven strategies are identified to cultivate nurse resilience: facilitating social connections, promoting positivity, capitalizing on nurses' strengths, nurturing nurses' growth, encouraging nurses' self-care, fostering mindfulness practice and conveying altruism. CONCLUSIONS: Fostering nurse resilience is an ongoing effort. Nurse leaders are instrumental in building a resilient nursing workforce. The strategies identified to foster nurse resilience will not only impact the nursing staff but also improve patient outcomes. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: The strategies presented are simple and can be easily implemented in any settings. Nurse leaders have an obligation to model and enable evidence-based strategies to promote nurses' resilience.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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