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Record W7112357027

La dirigenza infermieristica come leva strategica nei processi di Human Resource Management: dalla selezione alla retention

2025· article· it· W7112357027 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2025
Typearticle
Languageit
FieldSocial Sciences
TopicHealthcare Facilities Design and Sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStudioResource consumptionFamily economyHuman resources
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Questa tesi affronta un tema cruciale per il sistema sanitario odierno: la gestione e la valorizzazione del personale infermieristico. La cronica carenza di infermieri, unita a un turnover crescente, non costituisce solamente un problema organizzativo, ma incide direttamente sulla qualità delle cure e sulla sicurezza dei pazienti. Non è quindi solo una questione di numeri e bilanci, bensì di persone che quotidianamente assicurano il funzionamento dei reparti. Pertanto, si è scelto di analizzare due momenti fondamentali nella gestione delle risorse umane: la selezione e la retention, ovvero la capacità di trattenere nel tempo i professionisti. La ricerca si focalizza, da un lato, sull'analisi dei meccanismi di selezione del personale sanitario, con un'attenzione particolare alla valutazione delle inclinazioni personali oltre che dei titoli di studio e delle competenze tecniche; dall'altro, sullo studio delle pratiche di retention, intese come strategie organizzative per ridurre l'abbandono, aumentare la soddisfazione lavorativa e garantire continuità e qualità nell'assistenza. L'obiettivo principale della tesi è dimostrare come una selezione mirata e una gestione accurata delle risorse umane, supportate dalla dirigenza infermieristica, possano avere un impatto decisivo sulla qualità assistenziale e sull'efficienza organizzativa, riducendo i costi economici e sociali associati al turnover. In questa prospettiva, la dirigenza infermieristica non è vista solo come un organo gestionale, ma come un attore strategico in grado di orientare le scelte organizzative, interpretare i fabbisogni dei reparti e facilitare un allineamento ottimale tra le caratteristiche dei professionisti e il contesto lavorativo. L'elaborato si basa su un'ampia revisione della letteratura internazionale, con il supporto di fonti istituzionali, studi empirici e revisioni sistematiche. Questo approccio ha permesso di connettere il quadro globale e nazionale della carenza di personale con l'analisi delle pratiche correnti di selezione e la riflessione sulle potenzialità future di una gestione più moderna e strategica delle risorse umane in sanità. Si intende sottolineare come l'attuale modello, basato soprattutto sui concorsi pubblici, pur garantendo trasparenza e uniformità, si riveli spesso lento e incapace di cogliere gli aspetti più qualitativi dei candidati, come le inclinazioni personali, le attitudini relazionali, l'empatia o la resilienza. Questi elementi, difficilmente emergenti da un curriculum o una prova scritta, sono invece cruciali per affrontare la complessità del lavoro infermieristico e per contribuire al benessere del gruppo e dei pazienti. Il colloquio pre-assuntivo, se ben condotto, può offrire spunti utili in questa direzione, ma in Italia rimane uno strumento limitato e poco strutturato rispetto ad altri paesi, dove si utilizzano interviste comportamentali, assessment center e simulazioni cliniche. Accanto alla selezione, viene affrontato il tema della retention, ovvero la capacità delle organizzazioni di mantenere i professionisti nei reparti. È ormai dimostrato che, dove il turnover è elevato, peggiorano la continuità assistenziale, la motivazione dei team e gli esiti clinici. La stabilità, al contrario, favorisce un clima positivo, riduce il rischio di errori e contribuisce a costruire relazioni di fiducia con i pazienti. La retention non dipende da un solo fattore, ma da un insieme di condizioni: leadership efficace, possibilità di crescita, riconoscimento del lavoro svolto, equilibrio tra vita privata e professionale. In questo senso, programmi di mentoring, opportunità di formazione continua e attenzione al benessere organizzativo possono fare la differenza. Il confronto con i modelli internazionali rivela che esistono approcci più dinamici e predittivi di quelli italiani. In Paesi come il Regno Unito, il Canada, l'Australia e i Paesi Bassi, la selezione è considerata un processo più ampio e articolato, che tiene conto non solo delle competenze tecniche, ma anche delle qualità personali. Allo stesso modo, le politiche di retention vengono considerate come un investimento e non una spesa, mirato a garantire stabilità al personale e migliorare gli esiti per i pazienti. Dalla riflessione emerge con forza il ruolo cruciale della dirigenza infermieristica, posizionata in modo strategico per interpretare i bisogni dei reparti, guidare i processi di selezione e dirigere le strategie di retention. Valorizzare il capitale umano, infatti, significa mettere le persone al centro, riconoscere le loro capacità e accompagnarle nel loro percorso professionale. In un momento storico in cui la scarsità di personale rischia di compromettere l'intero sistema sanitario, investire in selezione mirata e in politiche di retention efficaci è diventato una necessità irrinunciabile.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.927
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.285
Teacher spread0.271 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2025
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