Exploring the leadership styles of nurse managers in Hail, Saudi Arabia: A cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Leadership’s impact in healthcare is crucial as it notably shapes the experiences and performance of nursing staff. This study explores the dominant leadership styles among nurse managers in Hail, Saudi Arabia, as experienced by their nursing staff. The inquiry also examines how these leadership approaches directly influence critical organizational outcomes, including leader effectiveness, employee satisfaction, and staff’s willingness to exert extra effort.Methods: A cross-sectional design involving participants recruited via convenience sampling from four government hospitals in Hail, Saudi Arabia. Data were collected using the 45-item Likert-type Multifactor Leadership Questionnaire (MLQ) and analyzed using SPSS Statistics.Results: Among the 372 nurses analyzed, transformational leadership (2.56 ± 0.75) significantly outscored other styles (p < .001) and had the highest correlation with the leadership outcomes of effectiveness, extra effort, and satisfaction (R2 of 0.828, 0.786, and 0.760, respectively) compared to the transactional and laissez-faire leadership styles. Additionally, linear regression analysis revealed that transformational leadership explained 69% of effectiveness, 61.7% of extra effort, and 58% of satisfaction variances. Within the transformational framework, “inspirational motivation” strongly correlated with positive outcomes.Conclusions: This study emphasizes transformational leadership’s essential role in healthcare, urging nurse leaders to embrace this style, with a focus on strategies that boost motivation. It also recommends that healthcare institutions initiate targeted programs to develop their leaders’ transformational leadership characteristics.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».