Building capacity to lead: Development implementation and evaluation of a leadership and management education program for nurse leader-managers
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective: Nurses in leadership and managerial roles require ongoing opportunities to develop their leadership knowledge and skills. Effective nursing leadership contributes to team functioning and healthy work environments, as well as improved outcomes for staff and patients. This paper reports on the development, implementation and evaluation of a Leadership and Management for Nurses Program (LMNP) in Ontario, Canada. The program was designed for novice nurse leader-managers to enhance knowledge and skills necessary to promote competence, confidence, and effectiveness in these roles.Methods: A program evaluation framework was developed to evaluate the LMNP including the degree to which the program supported participants in achieving their leadership goals and the impact of the program on participant leadership and confidence. Upon completion of the program all participants were invited to respond to an electronic evaluation survey exploring both program processes and outcomes. Descriptive statistics were used to analyze survey data.Results: Fifty-four participants responded to the survey. Results suggest that the program length and content were appropriate, contributing to the achievement of leadership learning goals and the development of leadership and managerial skills and knowledge, increased confidence and overall preparedness to lead.Conclusions: Novice nurse leader-managers require support to develop and maintain leadership and managerial competencies, underscoring the importance of providing leadership development opportunities through programs such as the LMNP. Healthcare organizations should consider how best to support ongoing nurse leader-manager development through leadership training and mentorship programs.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».