Individual and unit-level predictors of promotive voice in nursing: a multilevel analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurses' promotive voice behavior, or the act of proactively suggesting improvements in the workplace, is crucial for enhancing healthcare services. Despite its importance, the factors that influence promotive voice, particularly within hierarchical environments, remain insufficiently explored. Understanding these factors is essential to creating work environments that encourage open communication and innovation among nursing staff. This study aimed to investigate the individual-level and unit-level factors that influence promotive voice among nurses, with a particular focus on the roles of age, unit tenure, power distance orientation, leadership style, and work climate. METHODS: This study, employing a cross-sectional and correlational design, analyzed data from 1,255 registered nurses with over six months of clinical experience, all of whom were involved in direct patient care across 145 nursing units. Multilevel analysis was employed to examine the relationships between individual-level characteristics (age, unit tenure, power distance orientation) and unit-level factors (leadership style, work climate) on promotive voice behavior. The analysis accounted for the hierarchical structure of the data, with nurses nested within nursing units. RESULTS: The analysis revealed that individual nurse's age (B = 0.04, 95% CI [0.03, 0.05]) and unit tenure (B = 0.01, 95% CI [0.01, 0.02]) were positively associated with promotive voice, while power distance orientation was negatively associated with promotive voice (B = -0.08, 95% CI [-0.15, -0.01]). At the unit level, inclusive leadership style (B = 0.23, 95% CI [0.08, 0.38]) and a positive speaking-up work climate (B = 0.34, 95% CI [0.11, 0.57]) were significantly related to higher levels of promotive voice. CONCLUSIONS: This study highlights the significant influence of both individual characteristics and unit-level factors on promotive voice among nurses. The findings suggest that fostering inclusive leadership and a supportive speaking-up climate, while addressing hierarchical barriers, can enhance the propensity of nurses to engage in promotive voice. This, in turn, has the potential to improve patient outcomes and enhance overall organizational performance by promoting a culture of open communication and continuous improvement. TRIAL REGISTRATION: Not applicable.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».