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Enregistrement W3200676515 · doi:10.1111/jonm.13470

Exploring clinical leadership in long‐term care: An integrative literature review

2021· review· en· W3200676515 sur OpenAlexaffabout
Parivash Enghiad, Lorraine Venturato, Carol Ewashen

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Management · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingLeadership studiesHealth careLeadership developmentPsychologyObjectivity (philosophy)MedicineLeadership stylePublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The aim of this study is to understand the concept of clinical leadership and clinical leadership development for nurses working with older adults in long-term care health care facilities. BACKGROUND: In Canada, clinical care within long-term care is undertaken by registered nurses and licenced practical nurses working with health care aides. Effective clinical leadership is essential for providing quality nursing care. EVALUATION: An integrative literature review using the framework of Whittemore and Knafl (2005). All selected articles were quality appraised using the Critical Appraisal Skills Program and the accuracy, authority, coverage, objectivity, date and significance checklist. KEY ISSUES: The analysis resulted in four themes: ambiguous definitions, practice-based and value-driven care, the impact of clinical leadership and clinical leadership development for Canadian nurses. CONCLUSION: The findings suggest that ambiguity surrounds the concept of clinical leadership, with the term denoting both 'management' as a formal administrative role and 'leadership' in general. More recently, the clinical leadership focus has been on informal leadership by nurses at the bedside, where personal and professional values align with clinical action. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Effective clinical leadership can have a positive impact on quality care and employee job satisfaction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,478
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,019 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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