Nurse Managers’ Leadership Style and Retention of Registered Nurses in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Registered nurse shortages and high turnover rates are a problem in Canada. Few studies have been conducted that concentrate on nurse managers’ leadership styles in relation to retaining experienced registered nurses in Canada. This qualitative study was conducted to examine nurse managers’ leadership styles in relation to Canada’s declining retention of registered nurses. Leadership-motivated theory was used as a theoretical framework. Data were collected through semistructured interviews conducted with five registered nurses and three nurse managers, who all had a minimum of 5 years of experience in their respective roles in public healthcare centers in the province of Alberta, British Columbia, and Ontario. Data and documents were also obtained from organizational websites for triangulation of data. Data were analyzed using computer-assisted qualitative data analysis software. Analysis of the data led to the identification of three main themes and three subthemes regarding nurse managers’ leadership styles and registered nurse retention in Canada. Main themes were (a) job satisfaction, (b) retention strategies for registered nurses, and (c) nurse management assistance. Subthemes were (a) compensation and wage increase, (b) facilitating access to continuous education, and (d) appreciation. The findings of this study have potential implications for positive social change by providing health care centers with leadership strategies that could lower registered nurses turnover rate, boost retention, improve patient care, enhance registered nurses’ job satisfaction, and address the shortage of registered nurses in Canada.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».