Integrated Roles of Nursing Leadership and Social Work in Health Management: A Strategic Framework for Enhancing Patient Support Systems
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Notice bibliographique
Résumé
The increasing complexity of patient needs in contemporary healthcare systems necessitates a more integrated and interdisciplinary approach to care delivery. In particular, the roles of nursing leadership and social work have emerged as critical yet often underutilized components of patient support systems. While both professions address essential aspects of clinical and psychosocial care, a lack of structured collaboration often results in fragmented service delivery. This study aimed to develop and validate a strategic framework for the effective integration of nursing leadership and social work within healthcare management structures in Saudi Arabia. A mixed-methods research design was employed across eight healthcare institutions. Quantitative data were collected from 300 professionals, including nurses, social workers, and healthcare administrators, using structured questionnaires. Qualitative insights were gathered through 16 in-depth interviews and two focus groups. Structural equation modeling (SEM) using SmartPLS 4 was conducted to validate the relationships among leadership engagement, role clarity, communication quality, team coordination, and patient outcomes. The study revealed strong support for collaborative practices, with statistically significant relationships between leadership and improved communication, team-based coordination, and patient satisfaction. Readmission rates decreased by 7.7%, and continuity of care improved by 19.9% post-integration. The framework demonstrated strong internal consistency (Cronbach’s α > 0.86) and good model fit (SRMR = 0.062). The validated strategic framework offers a practical, evidence-based model for integrating nursing and social work in patient care systems. Its adoption has the potential to enhance patient outcomes, streamline care transitions, and foster a culture of interdisciplinary collaboration in healthcare institutions across Saudi Arabia and beyond.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle