MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410522717 · doi:10.1186/s12912-025-03217-3

Individual and unit-level predictors of promotive voice in nursing: a multilevel analysis

2025· article· en· W4410522717 sur OpenAlexaff
Seung Eun Lee, Ja Kyung Seo, Maura MacPhee

Notice bibliographique

RevueBMC Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésMultilevel modelUnit (ring theory)Nursing managementNursingNursing researchPsychologyWork (physics)Employee voiceMedicineApplied psychologySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC NursingMême sujetNursing education and managementTravaux en français237 207