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Enregistrement W4397290270 · doi:10.1111/jan.16227

Factors influencing nurse manager retention, intent to stay or leave and turnover: A systematic review update

2024· review· en· W4397290270 sur OpenAlexaff
Tatiana Penconek, Kaitlyn Tate, Sarah A. Lartey, Dilsah Polat, Andréa Bernardes, Bruna Moreno Dias, Megan Nuspl, Greta G. Cummings

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurnoverNursingNurse managerPsychologyEmployee retentionTurnover intentionMEDLINEBusinessJob satisfactionMedicineSocial psychologyManagementPolitical scienceMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To understand factors influencing nurse manager retention or intention to leave, develop a preliminary theoretical model and identify strategies and interventions for workforce planning. DESIGN: Systematic review update of literature with integrated design of mixed research synthesis. METHODS: We included peer-reviewed articles examining factors influencing retention or intention to leave for front-line, middle or patient care nurse managers. Authors independently screened articles for inclusion and assessed included articles for quality. We adhered to a convergent synthesis approach. DATA SOURCES: Nine databases included MEDLINE, EMBASE, PsychINFO, CINAHL Plus with Full Text, ERIC, Health Source Nursing/Academic Edition, Scopus, ProQuest Dissertations and Theses and LILACS in January 2023. RESULTS: Thirty-five studies published between 1990 and 2022, 22 quantitative and 13 qualitative or mixed methods, were included. 155 factors influencing nurse manager retention, intention to stay, or turnover were reported. Job satisfaction was most frequently examined (n = 7), followed by factors such as empowerment (n = 3), decision-making (n = 3) and resilience (n = 2). We developed a preliminary theoretical model demonstrating staff relations and leadership, organizational and job characteristics, socio-demographics, personal characteristics, well-being and nurse manager relationship with work influence managers' intention to stay or to leave. CONCLUSIONS: Nurse managers who were empowered, satisfied with their work, received constructive feedback and found meaning in their roles showed greater intent to stay. IMPLICATIONS FOR THE PROFESSION AND/OR PATIENT CARE: Nurse administrators can ensure managers are provided with authority to make decisions that promote autonomy. Work cultures that allow for regular meaningful constructive feedback from staff and leaders may contribute to nurse managers feeling valued. IMPACT: Understanding factors that influence job retention or intention to leave may help nurse managers and their supervisors identify areas for strategy and intervention design to ensure sustainability of this workforce. REPORTING METHOD: PRISMA 2020 Guidelines. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No patient or public contribution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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