Transformational Leadership and Regulatory Compliance: Strategies for Safer Healthcare Delivery
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses non-compliance issues with regulatory standards in healthcare settings, seriously affecting patient safety, undermining organizational integrity and eroding public trust in healthcare systems. The primary purpose of this research is to emphasize the significance of compliance within the healthcare sector and to make actionable recommendations for healthcare organizations to achieve higher compliance with the regulatory guidelines and improve ethical operational practices. A qualitative research methodology was employed to accomplish these objectives, specifically utilizing document analysis as the primary research method. This approach systematically reviews secondary data sources, including compliance policies, regulatory documents, and pertinent academic literature, that involve a detailed review of the compliance landscape within different healthcare contexts. This study is based on three primary theoretical perspectives – Regulatory Compliance Theory, which elucidates the legal responsibilities of healthcare organizations, Risk Management Theory, which addresses the necessary strategies to minimize risks of non-compliance, and Transformational Leadership Theory, which emphasizes the role of ethical leadership in encouraging a climate of compliance. These theories provide a robust framework to understand how regulatory adherence can be implemented most effectively within healthcare institutions. The findings of this study show that there is a lack of compliance of healthcare organizations and managers with the existing regulatory standards resulting into higher cases of patient safety violations and higher legal implications for these organizations. This underlines the necessity of comprehensive compliance training programs and proactive leadership efforts to ensure better compliance with rules to restore confidence in healthcare services and better patient outcomes. Therefore, this research adds insights into the complexities of healthcare compliance and pathways suitable for improvements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».