Standing up against workplace bullying behavior: Recommendations from newly licensed nurses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Workplace bullying exists in today's healthcare system and often targets newly licensed nurses. Experiences of workplace bullying behavior may negatively affect the nurses' physical and psychological health and impact job satisfaction and staff turnover rates at an organizational level. The purpose of this study was to explore strategies suggested by newly licensed nurses to prevent and intervene during incidents of workplace bullying behavior. METHODS: An exploratory qualitative design guided this study. Three open-ended questions asked included: What do you think could be done to prevent a future, similar incident of workplace bullying? If you or someone else attempted to the stop the bullying incident, please describe the actions taken. If you or someone else did not attempt to stop the bullying incident, please state what would need to happen for you to intervene on behalf of yourself or someone else. Surveys were distributed electronically to newly licensed nurses from three baccalaureate nursing programs who had participated in a workplace bullying education intervention study as students. A total of 79 responses were received. Responses to three open-ended questions about recent incidents of workplace bullying behavior were coded and analyzed. Then the Social-Ecological Model was used to organize results into individual, relationship, and organizational level strategies. RESULTS: Most respondents reported experiencing workplace bullying behaviors in the previous six months. Three domains of strategies were identified: Preventing Future Bullying Behavior, Stopping Incidents of Bullying Behavior, and Promoting Others to Act. CONCLUSIONS: Results indicated newly licensed nurses desire to be supported by their peers and organization as well as strategies to intervene when bullying behaviors occur. Implications for clinical practice and education are presented.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 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 ».