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Enregistrement W4401367418 · doi:10.1155/2024/4561005

The Relationship between Negative Leadership Behaviours and Silence among Nurses

2024· review· en· W4401367418 sur OpenAlexaboutno aff
Zhi-Ying Li, Yu-Pei Yang, Qian Wang, Tao‐Hsin Tung, Haixiao Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Management · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSilencePsychologyNursing managementSocial psychologyNursingMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Negative leadership behaviour is very common and pervasive in nursing and healthcare, often leading to adverse effects such as nurses’ silence, decreased job performance, and turnover. However, there is a lack of systematic reviews that summarize negative leadership types and nurses silencing behaviours. Aim: This systematic review examined the relationship between negative leadership behaviour and nurses’ silence. Evaluation: We searched PubMed, Embase, the Cochrane Library, Web of Science, CNKI, VIP, and Wanfang databases from their inception until 30 April 2024 for articles examining the relationship between negative leadership and silent behaviour among nurses. The studies were reviewed in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta‐Analyses (PRISMA) guidelines. The risk of bias in the included studies was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Key Issues: After full‐text analysis, six papers were included in this systematic review. Four of the studies were conducted with nurses, and the remaining two were conducted with all medical staff including nurses. While most studies have shown that negative leadership causes nurses to become increasingly silent, others have shown that appropriate negative leadership behaviour instead reduces nurses’ silence. Conclusions: Negative leadership behaviour can affect the silent behaviour of nurses. Implications for Nursing Management: Hospitals need to take the initiative to build a harmonious and safe working environment, correctly recognize and identify negative management behaviour, take appropriate and effective measures to enhance the positive leadership of nurse managers, and make an effort to prevent nursing staff’s exposure to the negative management of direct leadership and mental health threats, which is a key point that hospital administrators and health policymakers tend to overlook. This is also effective for enhancing the leadership of hospital administrators.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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