Emergency Nurses’ Perceptions of Leadership Strategies and Intention to Leave: A scoping review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundRetention of registered nurses in emergency departments (EDs) is as a critical issue, further exacerbated by the COVID pandemic. Leaders influence work life and working environment, but it is unclear what strategies leaders use to address nurse staffing issues in the ED. The purpose of this scoping review is to understand if leadership strategies used in EDs have links to nursing retention and turnover. MethodologyThis scoping review was completed with a comprehensive search within Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, EMCARE, EMBASE. Two authors developed inclusion and exclusion criteria, did title and abstract screening, and full text screening using review software. Data extracted from included studies was analyzed to determine leadership strategies and relationships to intent to stay, retention, intent to leave, or turnover. ResultsOf the 553 records identified, nine met inclusion criteria. Leadership strategies identified in the studies included support from supervisor, engagement by the leader, organizational culture assessment, and a cultural change toolkit. No leadership strategy influenced nurse intention to stay, retention, intention to leave or turnover. ConclusionEmergency nurse retention and the prevention of turnover is a multidimensional issue stemming from various factors that may not be controllable due to the nature of the setting. However, leaders can implement strategies and provide support to staff to enhance quality of work life and the work environment. More information is needed to understand how leaders can influence the current and future supply of emergency nurses to produce quality patient care 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 | 0,020 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».