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Enregistrement W2983756404 · doi:10.1093/geroni/igz038.2724

HUMAN RESOURCE MANAGEMENT PRACTICES, ORGANIZATIONAL CULTURE, AND NURSE STAFFING TURNOVER

2019· article· en· W2983756404 sur OpenAlexaff
Robert Weech‐Maldonado, Akbar Ghiasi, Ganisher Davlyatov, Justin Lord, Kent V. Rondeau

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganizational cultureBusinessHuman resource managementStaffingTurnoverPerformance appraisalNursingManagementMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines whether nursing homes’ (NHs) human resource management (HRM) practices and organizational culture are associated with nursing staff turnover. HRM practices are classified into traditional (employment selection tests, formal performance appraisal systems, and realistic job previews); employee-centered (flexible work hours and job sharing); and high involvement (incentive based/merit pay and self-managing teams). Organizational culture consists of four types: clan culture (friendly working environment); adhocracy culture (dynamic/creative working environment); market culture (results-based organization); and hierarchy culture (formalized/structured work environment). This study used facility survey data from approximately 324 NH administrators (30% response rate) from 2017- 2018, merged with secondary data from LTCFocus, Area Health Resource File, and Medicare Cost Reports. The dependent variables consisted of RN, LPN, and CNA turnover rates (% voluntarily quit), while the independent variables comprised HRM practices and type of organizational culture. Control variables consisted of organizational (ownership, chain affiliation, size, occupancy rate, and payer mix) and county-level factors (Medicare Advantage penetration, income, education, unemployment rate, poverty, and competition). Generalized linear model results show that every unit increase in high-involvement HRM practices is associated with a reduction of 6%, 4%, and 2% in RN, LPN, and CNA turnover rates, respectively. Also compared to hierarchical cultures, nursing homes with a clan culture are associated with a reduction of 62%, 49%, and 33% in RN, LPN, and CNA turnover rates, respectively. HRM practices and organizational cultures that promote employee participation, engagement, and empowerment have the potential to reduce nurse staffing turnover rates among underresourced nursing homes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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