Effect of a supportive leadership initiative on nurse leaders’ work performance in Malawi: A presentation of qualitative findings
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nurses with inadequate clinical experience assume leadership positions as first-line managers in hospitals in Malawi due to shortage of Registered Nurses. It is presumed with support from senior nurse leaders, inexperienced nurses can lead successfully. Research suggests Supportive Leadership (SL) can positively influence performance. The study examined the effect of SL (mentoring, relationship building, team working, and positive work environment) on performance of Inexperienced Nurse Leaders (INLs) in the Central West Quality Satellite Zone Hospitals of Malawi. Methods: A convergent mixed methods design was used, with qualitative findings being presented. The sample was selected using purposive sampling. Data was collected through in-depth interviews with 10 Senior Nursing Officers (SNOs) and 10 INLs and was analysed using Collaizi’s thematic method. Ethical approval was granted by the National Commission for Science and Technology in Malawi. Results: SL promoted the performance of INLs. Mentoring empowered the INLs to lead though it was done inconsistently. The INLs acknowledged the presence of work relationships and collaborative healthcare teams in the wards/units. The work relationships and teams eased work and the INLs felt supported. The work environment was positive in some wards and non-conducive in others. The main challenges were a shortage of nurses, financial and material resources. Conclusion: The research results have shown the importance of SL of SNOs in the CWQSZ hospitals of Malawi despite the existing shortage of nurses, material, and financial resources. The leadership style promoted the performance of INLs. The results contribute to the existing limited body of knowledge of SL in nursing.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».