Effective nursing leadership as a catalyst for person-centered care and positive nursing-patient interactions: evidence from a public Ghanaian hospital
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Person-centered care (PCC) is crucial to patient engagement in healthcare enhancing patients’ participation in critical care decision-making, increasing care disclosure, reducing medication errors, and promoting satisfaction with care outcomes. Healthcare management and leadership practices contribute to effective communication and interactions between healthcare providers and patients, which is vital for quality PCC outcomes and patient perceptions of care providers. However, little is known about how nursing leadership influences PCC and clinical interactions in the Ghanaian setting, which this study saw as a gap and aims to fill. This paper reports data from interdisciplinary exploratory qualitative research to examine the impacts of nursing leadership practices on nurse-patient relationships and care outcomes. Nurses (11), patients (22), and caregivers (11) participated in the study. Data were gathered in Ghana through interviews, focus groups, and participant observations and analyzed thematically. The three themes which emerged were: hospital leadership and the nursing staff, healthcare management practices, and communication barriers regarding how nursing leadership impacts PCC. Poor relationships between nurses and hospital leaders affected nurses’ caring practices. Management practices, including an annual rotation of nurses across different patient wards and exigent patient record management routines, negatively impacted care delivery and patient-provider interactions. These leadership practices and the strained relationships between nurses and hospital leaders potentially derail effective PCC. Nursing and hospital managers must embrace transformational leadership and healthcare management practices, especially in resource-scare settings, that foster a trusting care culture and/or environment for therapeutic nurse-patient relationships to thrive and for PCC to be actualized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».