Distributed leadership in healthcare: leadership dyads and the promise of improved hospital outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This paper aims to extend the consideration of distributed leadership in health-care settings. Leadership is typically studied from the classical notion of the place of single leaders and continues to examine distributed leadership within small teams or horizontally. The purpose is to develop a practical understanding of how distributed leadership may occur vertically, between different layers of the health-care leadership hierarchy, examining its influence on health-care outcomes across two hospitals. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Using semi-structured interviews, data were collected from 107 hospital employees (including executive leadership, clinical management and clinicians) from two hospitals in Australia and the USA. Using thematic content analysis, an iterative process was adopted characterized by alternating between social identity and distributed leadership literature and empirical themes to answer the question of how the practice of distributed leadership influences performance outcomes in hospitals? FINDINGS: The perceived social identities of leadership groups shaped communication and performance both positively and negatively. In one hospital a moderating structure emerged as a leadership dyad, where leadership was distributed vertically between hospital hierarchal layers, observed to overcome communication limitations. Findings suggest dyad creation is an effective mechanism to overcome hospital hierarchy-based communication issues and ameliorate health-care outcomes. ORIGINALITY/VALUE: The study demonstrates how current leadership development practices that focus on leadership relational and social competencies can benefit from a structural approach to include leadership dyads that can foster these same competencies. This approach could help develop future hospital leaders and in doing so, improve hospital outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,018 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».