Enhancing nurses’ involvement in policy making: A qualitative study of nurse leaders
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurses can play a valuable role in not only the implementation but development of general and health policies. However, evidence indicates limited involvement of nurses in politics and general health policy making owing to individual, interpersonal, and systematic barriers. INTRODUCTION: Strategies are required to increase nurses' participation and engagement in policymaking. However, no studies explored the perspective of nurse leaders in policy making roles and how to improve nurses' involvement in policy making. PURPOSE: To explore strategies to enhance nurses' involvement in policy making from the perspective of nurse leaders. METHODS: A qualitative descriptive study was conducted. Semistructured interviews were conducted with a purposive sample of 11 nurse leaders with at least one year of experience in policy making. Data were analyzed using a thematic analysis approach. The COREQ guidelines were followed for reporting. FINDINGS: Five themes were generated: strategically revisit and implement educational approaches, becoming transformative leaders, improving social image of nurses, developing triadic partnerships, and empowering nurses through reflective and supportive mechanisms. DISCUSSION: Nurses' involvement in policymaking can be enhanced by implementing grassroots-level educational strategies, managerial-level empowerment efforts, and social mechanisms focused on improving the social image of nursing. CONCLUSIONS: Self and professional role empowerment through education, increasing awareness, and improving the social image of nursing can boost nurses' involvement in policymaking. IMPLICATIONS FOR NURSING POLICY: Nurse leaders, national and global nursing associations, and nursing regulatory bodies should collaborate with associations of nursing colleges to design nurse policymaking competencies framework and contextually tailored strategies to enhance nurses' engagement in policymaking.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle