Motivators and inhibitors of nurses' speaking up behaviours: A descriptive qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify factors that motivate or inhibit nurses' speaking up for patient safety. DESIGN: A descriptive qualitative study. METHODS: We conducted semi-structured interviews with 15 nurses from four Korean hospitals between December 2020 and January 2021. Data were analysed using inductive content analysis. RESULTS: We identified safety culture, supportive unit managers and role models, positive reactions from or familiarity with others, high-risk situations and personal characteristics and beliefs as motivators of nurses' speaking up. Hierarchies and power differentials, seniority and unit tenure, concerns about relationships, and heavy workloads inhibited nurses' speaking up. CONCLUSION: Individual, organizational and cultural characteristics influence nurses' decisions on whether or not to voice their concerns, suggestions or ideas. Certain characteristics of Korean culture, such as strong hierarchies and the valuing of good relationships, play an important role in nurses' speaking up behaviours. Our findings can be used to inform educational interventions and management expectations about interpersonal behaviours, especially in a culture where age- and seniority-based hierarchies and collectivism are prevalent. IMPACT: Nurses perceived speaking up as a challenging behaviour, and they sometimes withhold their voices even when speaking up is needed for patient safety. We found that individual, organizational, and contextual factors affect the speaking up behaviours of nurses. Nurse managers can create environments that are more supportive of nurses' speaking up behaviours by using inclusive leadership to create psychological safety, by inviting and showing appreciation for staff input, and by helping physicians and senior nurses understand the importance of all nurses' voices. NO PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Patient or public contribution does not apply to this study as its purpose was to explore the speaking up experiences of nurses themselves.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».