ABSTRACT

Introduzione. L’implementazione di percorsi strutturati per l’inserimento degli infermieri neoassunti ha mostrato aumentare sia la loro Job Satisfaction che la qualità dell’assistenza erogata. Tuttavia, sebbene siano spesso raccomandati monitoraggi contesto-specifici delle variabili influenzanti il clima organizzativo, nella letteratura non vi sono studi che indaghino le informazioni descrittive di questi costrutti nella coorte di infermieri neoassunti. Gli obiettivi di questo studio sono quindi: (1) descrivere il livello degli elementi influenzanti il clima organizzativo negli infermieri neoassunti dell’ASST dei Sette Laghi, (2) descrivere le capacità predittive di questi costrutti sulla consapevolezza degli errori nella pratica clinica e (3) mettere in relazione le variabili dello studio con una variabile di prossimità relativa ai CWB, per stabilire un ipotetico cut-off di sicurezza comportamentale. Materiali e Metodi. Questo studio osservazionale descrittivo di natura pilota si riferisce ad un campione di 41 infermieri neoassunti nell’anno 2019. La procedura ha previsto la compilazione di un questionario online contenente 50 item relativi a delle scale validate sulle variabili da analizzare (Unit Nursing Climate Scale, Leader-Member Social Exchange Scale, Utrecht Work Engagement Scale, Affective Commitment Scale) più delle variabili riferite alla Consapevolezza degli Errori e ad un tipico esempio di CWB nel contesto sanitario. Tutti gli score sono stati standardizzati in una metrica 0-100. Risultati. Il campione era composto da soggetti con 26 anni di età mediana. Tutti i costrutti si sono presentati stabili dal punto di vista della consistenza interna (α>0,80), i valori di risposta hanno visto il Lavoro di Gruppo (UNCS) avere lo score più alto (62/100, IQR 58-81), mentre l’Affective Commitment quello più basso (37/100, IQR 27-65). Il modello di regressione lineare multipla ha visto lo Sviluppo Professionale (UNCS) e la Dedizione (UWES) predirre più del 75% della varianza della Consapevolezza degli Errori. Il parametro con miglior rapporto di sensibilità e specificità degli score dei costrutti indagati in relazione alla prossimità di adeguatezza di comportamento sotto curva di ROC ha dato valore di 64,8. Conclusioni. Questo studio pilota conferma ulteriormente l’impatto del clima organizzativo sulla qualità dell’assistenza. L’approccio e i risultati presentati forniscono ai manager infermieristici degli spunti e delle chiavi di lettura interessanti nella sempre più importante ottica di monitoraggio del percorso dei neoassunti e nella riduzione dei CWB, attraverso l’utilizzo di cut-off di sicurezza comportamentale. Parole Chiave. infermieri neoassunti, clima organizzativo, consapevolezza errori, CWB.

SUMMARY

Introduction. The implementation of structured pathways for the placement of newly hired nurses has shown to increase both their job satisfaction and the quality of the assistance provided. However, although context-specific monitoring of variables influencing the organizational climate is often recommended, there are no studies in the literature that investigate the descriptive information of these constructs in the cohort of newly hired nurses. The objectives of this study are: (1) to describe the level of elements influencing the organizational climate in the newly recruited nurses of the Seven Lakes ASST, (2) to describe the predictive capabilities of these error awareness constructs in clinical practice, and (3) to link study variables to a CWB-related proximity variable to establish a hypothetical behavioral safety cut-off. Materials and Methods. This pilot descriptive observational study refers to a sample of 41 newly recruited nurses in the year 2019. The procedure included the compilation of an online questionnaire containing 50 items related to validated scales on variables to be analyzed (Unit Nursing Climate Scale, Leader-Member Social Exchange Scale, Utrecht Work Engagement Scale, Affective Commitment Scale) more than the variables related to Error Awareness and a typical example of CWB in the health context. All scores were standardized in a 0-100 metric. Results. The sample consisted of subjects with 26 years of median age. All the constructs were stable for internal consistency (α>0,80), the response values saw the Group Work (UNCS) have the highest score (62/100, IQR 58-81), while the Affective Commitment the lowest (37/100, IQR 27-65). The multiple linear regression model has seen Professional Development (UNCS) and Dedication (UWES) predict more than 75% of Error Awareness variance. The parameter with the best sensitivity and specificity ratio of the scores of the investigated constructs concerning the proximity of adequacy of behavior under the ROC curve gave a value of 64.8. Conclusions. This pilot study further confirms the impact of the organizational climate on the quality of care. The approach and results presented provide nursing managers with interesting insights and reading keys in the increasingly important perspective of monitoring the path of newly employed nurses and in the reduction of CWB, using behavioral safety cut-offs. Keywords. newly employed nurse, organizational climate, error awareness, CWB.

INTRODUZIONE

L’implementazione di programmi d’inserimento per infermieri neoassunti ha mostrato in letteratura una maggiore soddisfazione, fidelizzazione e riduzione del turnover degli stessi (Eckerson, 2018; Van Camp & Chappy, 2017). Infermieri con un’alta soddisfazione lavorativa, inoltre, hanno un basso tasso di assenze ma soprattutto erogano un’assistenza di maggior qualità (Lu et al., 2019). Sebbene siano spesso raccomandati monitoraggi contesto-specifici degli esiti (di livello individuale e organizzativi) sensibili all’implementazione di tali programmi (Pittman et al., 2013; Thompson, 1989), le esperienze empiriche di percorsi d’inserimento e monitoraggio dei livelli delle variabili suscettibili a possibili variazioni positive sono ancora marginali. Per questo motivo, la Direzione Assistenziale delle Professioni Sanitarie e Sociali (DAPSS) dell’Azienda Socio-Sanitaria Territoriale (ASST) “Sette Laghi” ha avviato un percorso strutturato per neoassunti che prevede le fasi di Accoglienza, Inserimento e Valutazione. Come da consolidata letteratura in proposito, risulta sempre più indispensabile per le organizzazioni, anche nel contesto sanitario, conoscere e monitorare i livelli dei diversi elementi che influenzano il “Clima Organizzativo” (come Work Engagement, Leader-Member Exchange, Unit Climate, Affective Commitment), in quanto hanno un impatto significativo su outcome personali ed organizzativi come Job Satisfaction, Job Performance -tra cui OCB e CWB- ed intenzione di turnover (El Akremi et al., 2014; García-Sierra et al., 2016; Keyko et al., 2016; Liang et al., 2016; Alilyyani et al., 2018; McCay et al., 2018; Hakami et al., 2020; Lee & Quinn, 2020). Tuttavia, nella letteratura italiana ed internazionale – nonché nella pratica manageriale – non vi sono studi che indaghino le informazioni descrittive di questi importanti costrutti nella coorte di infermieri neoassunti. Queste informazioni potrebbero essere strategiche sia nel contribuire a studi futuri più robusti in ambito che, a livello locale, nell’orientare politiche organizzative mirate al benessere dei nuovi arrivati in Azienda. L’obiettivo primario di questo studio è dunque quello di (1) descrivere il livello dei costrutti influenzanti la percezione del clima organizzativo negli infermieri neoassunti nell’ASST dei Sette Laghi, ossia: clima percepito nell’Unità Operativa, qualità del rapporto tra infermieri clinici e coordinatore, l’affective commitment e l’engagement lavorativo. Gli obiettivi secondari sono: (2) descrivere le capacità predittive dei costrutti influenzanti la percezione del clima organizzativo sulla consapevolezza degli errori nella pratica clinica; (3) mettere in relazione le variabili dello studio con una variabile di prossimità di comportamenti organizzativi controproduttivi, per stabilire un ipotetico cut-off di sicurezza comportamentale.

MATERIALI E METODI

Disegno
È stato effettuato uno studio monocentrico osservazionale descrittivo di natura pilota. Il progetto è stato autorizzato dalla Direzione Assistenziale delle Professioni Sanitarie e Sociali e dalla Direzione Sanitaria dell’ASST dei Sette Laghi.

Campione e Procedura
Il campione dello studio è costituito da infermieri neoassunti dell’ASST dei Sette Laghi. I criteri di inclusione/esclusione sono stati: assunti in qualità di Infermiere; assunti nel 2019; non essere stati assunti con forme contrattuali di collaborazione/libero professionista. Una volta selezionato il campione, la procedura ha previsto la somministrazione di un questionario online, inviato tramite mail aziendale. Ogni partecipante, prima della compilazione, è stato informato circa le modalità e le finalità dello studio nonché sull’utilizzo -in forma aggregata- dei dati e del loro trattamento, nel rispetto della normativa sulla privacy vigente. Stesse modalità, telematiche, sono state previste per la restituzione in forma anonima dei questionari compilati. Vi è stata una percentuale di risposta del 74% circa: ricevute 40 risposte su 54 richieste inviate a relativi candidati eleggibili.

Misure
Il questionario somministrato prevedeva due principali sezioni: una parte, iniziale, dove si richiedevano informazioni di natura socio-demografica; una seconda sezione, dove venivano proposti gli item relativi ai costrutti indagati. Per quanto concerne questa seconda parte, una frazione degli item è stata tratta da un questionario multidimensionale validato da Antonelli (2011), nato dalla traduzione di diversi strumenti in lingua straniera che l’autore ha tradotto e validato. Questa scala ci è parsa la più adatta poiché è stata somministrata e validata su un campione di infermieri e quindi non riguardante l’intero personale sanitario come avviene in altre scale sul clima presenti in letteratura.
Nello specifico gli strumenti selezionati da tale questionario sono:

• Unit Nursing Climate Scale (Antonelli, 2011; Zohar et al., 2007). Questa scala a 16 item è stata utilizzata da Antonelli, modellando lo strumento di Zohar, per misurare il clima percepito dagli infermieri all’interno della propria unità operativa, esplorando le seguenti quattro dimensioni: Sviluppo professionale, Competenze professionali, Orientamento al paziente e Lavoro di gruppo; dimensioni che in questo studio sono state considerate come singoli costrutti.
• Leader Member Social Exchange (LMSX) Scale (Bernerth et al., 2007). Si tratta di una scala composta da 8 item che misura la qualità delle relazioni che si instaurano tra superiore e subordinato. Nel questionario di Antonelli (2011) gli item di questo costrutto sono declinati all’ambito infermieristico, riferendosi in particolare al rapporto tra coordinatore infermieristico ed infermiere.
• Affective Commitment Scale (Allen & Meyer, 1990). Si tratta di una scala, modificata da Antonelli partendo dallo strumento di Allen e Mayer, composta da 6 item ed utilizzata per misurare l’Affective Commitment, ovvero il sentimento di appartenenza posseduto dall’individuo nei confronti della propria organizzazione.

È stata, inoltre, utilizzata la Utrecht Work Engagement Scale (UWES) (W.B. Schaufeli & Bakker, 2003). Si tratta di una scala a 17 item tradotta, adattata e validata in lingua italiana da Pisanti e colleghi (2008) e utilizzata per misurare il livello di impegno e coinvolgimento lavorativo dell’infermiere in Azienda. Questa scala consta di 3 domini (vigore, dedizione e coinvolgimento), considerati sia come costrutti singoli che come unica dimensione (Work Engagement). Infine, sono stati inseriti 3 item creati ad hoc per misurare la consapevolezza degli errori (2 item) e una variabile di esito comportamentale, riferita ai Counterproductive Work Behavior (Bennet & Robinson, 2000), ad essa associata (1 item). Il questionario da noi utilizzato è dunque costituito da un totale di 50 item, tutti su scala Likert a 5 passi (che vanno da uno stato di 1= “Totale disaccordo” ad uno di 5= “Totale accordo”) ad eccezione dell’UWES, che è a 7 passi (da 1=“Mai” a 7=“Sempre, ogni giorno”) e dell’item relativo all’esito “Comportamento” che invece è misurato su scala ordinale a 3 passi (1=mai, o quasi mai; 2=qualche volta; 3= sempre, o quasi sempre).
Analisi Statistiche
Le analisi statistiche hanno previsto dapprima un controllo della distribuzione campionaria delle variabili, a livello degli item, e delle caratteristiche socio-demografiche e professionali. In questa fase è stato effettuato un controllo delle frequenze per individuare eventuali dati mancanti o outliers. Dopo è stata effettuata la sintesi delle variabili nominali, attraverso frequenze percentuali. Per quanto riguarda le variabili quantitative, per un’adeguata sintesi dell’informazione campionaria è stato effettuato uno studio della simmetria della misura di tendenza centrale di dispersione e, anche alla luce della piccola numerosità del campione, è stato scelto di utilizzare mediana ed intervallo interquartile (IQR) per la rappresentazione dell’informazione campionaria.
È stata testata l’affidabilità (consistenza interna) di tutti i costrutti attraverso l’α di Cronbach, in modo da avere una conferma empirica della possibilità di computare i costrutti secondo le indicazioni degli articoli di riferimento. In seguito, alla luce delle diverse metriche presenti nelle varie scale utilizzate, tutti i costrutti sono stati computati e standardizzati su un’unica metrica (0-100) per renderli confrontabili in maniera più semplice e intuitiva. I costrutti sono stati sintetizzati con mediana e IQR (obiettivo uno dello studio).
È stata successivamente eseguita un’esplorazione univariata (attraverso il Test dei ranghi con segni di Wilconox) tra i costrutti osservati e la variabile “consapevolezza degli errori” per individuare le differenze significative e per orientare la scelta dei predittori da inserire in un successivo modello lineare multiplo, la cui finalità era la risposta all’obiettivo due dello studio. La significatività dei confronti, essendo confronti multipli, è stata corretta secondo Bonferroni. I costrutti che differivano in maniera statisticamente significativa con la consapevolezza degli errori sono stati selezionati come predittori teorici. Quindi è stato eseguito un modello di regressione lineare multipla dove sono stati standardizzati i β, calcolati i loro intervalli di confidenza (al 95%) e l’R2, quindi analizzati i residui e la loro distribuzione. È stato condotto il test F per l’adeguatezza del modello come analisi preliminare.
Infine, per rispondere al terzo obiettivo, è stato effettuato lo studio di tutte le variabili misurate sotto Curva di ROC dove come variabile di esito è stata utilizzata una variabile di prossimità di comportamento clinico (variabile DUMMY), ottenuta dicotomizzando i 3 livelli di risposta (mai, qualche volta e sempre) ottenuti alla domanda n°33 (“mi lavo le mani prima e dopo aver rimosso i guanti monouso/usa e getta”) in comportamento adeguato (risposte: sempre) versus inadeguato (risposte: mai e qualche volta). La curva di ROC viene costruita considerando tutti i possibili valori degli score dei costrutti e, per ognuno di questi, si calcola la proporzione di veri positivi (la sensibilità) e la proporzione di falsi positivi. La proporzione di falsi positivi si calcola con la formula standard: 1 – specificità (dove la specificità indica i veri negativi). Quindi, la sensibilità era la proporzione di infermieri con score inferiori o uguali ai cut-off identificati tra tutti quelli che hanno comportamento inadeguato. La specificità è la proporzione di infermieri con score sopra il cut-off identificato tra tutti quelli che hanno riportato un comportamento clinico adeguato. L’area sottostante alla curva ROC, definita come “Area Under the Curve” (AUC) è una misura di accuratezza. Attraverso la curva ROC è possibile identificare il miglior cut-off, cioè il valore dello score che massimizza la differenza tra veri positivi e falsi positivi (approccio di Youden). Tutte le analisi inferenziali sono state eseguite con test bidirezionali e la significatività è stata fissata con un α di 0,05. Per le analisi è stato utilizzato il software IBM SPSS v. 22.

RISULTATI

Campione
I rispondenti allo studio, come descritto in tabella 1, sono stati 41 infermieri neoassunti. Di questi, il 75.6% (n=31) era di sesso femminile e la maggior parte dei rispondenti era in possesso della Laurea in Infermieristica (92,7%; n=38) come titolo abilitante. Solo il 19.5% (n=8) era in possesso di un master (formazione post-base universitaria). Una buona parte dei rispondenti era stata assegnata ad Unità Operative afferenti all’area medica (46,3%; n=19) ed assunta con contratto a tempo indeterminato (95.1%; n=39). I rispondenti avevano una mediana di 26 anni di età (IQR= 25-28,5) e una mediana di 3 anni (IQR=1-4) di pregressa esperienza lavorativa.

Tabella 1. descrizione variabili socio-demografiche e lavorative (n=41)

Analisi preliminare della consistenza interna dei costrutti indagati
In accordo con le raccomandazioni sui computi dei singoli item per ottenere i costrutti teorici indagati, è stata condotta una esplorazione empirica della consistenza interna degli item che definiscono teoricamente ogni costrutto. Tutti i valori di α di Cronbach dei costrutti ottenuti erano superiori a 0.80, per cui adeguati sul piano dell’affidabilità. La tabella 2 mostra nello specifico i valori di α di Cronbach per ogni costrutto.
Tabella 2. Affidabilità delle variabili indagate al test di Cronbach

Descrizione costrutti indagati (obiettivo 1)
Considerando l’adeguata consistenza interna di ogni costrutto, gli stessi sono stati computati standardizzandoli su un’unica metrica 0-100, per aumentare l’intuitività nell’interpretare la sintesi dell’informazione campionaria. La standardizzazione è avvenuta quindi nel modo seguente (comandi utilizzati nella sintassi di SPSS):

La tabella 3 e la figura 1 mostrano la sintesi dell’informazione campionaria relativa ai costrutti indagati.
Tabella 3. Descrizione costrutti indagati computati con score 0-100 (n=41)

Predittori della Consapevolezza dell’Errore (obiettivo 2)
Al fine di identificare le variabili indipendenti da inserire in un modello di regressione lineare multipla, per quantificare la capacità predittiva delle variabili associate alla consapevolezza dell’errore, è stato utilizzato un approccio stringente che consentisse di rispettare la regola (rule of thumb, PPA 696 Research Methods) dei 10 partecipanti necessari per ogni variabile indipendente inserita nel modello. In aggiunta, considerando la dimensione campionaria e l’approccio pilota di questa ricerca, abbiamo utilizzato le seguenti regole: Confronto tramite test dei ranghi di Wilconox tra la variabile dipendente (Consapevolezza Errori) e gli altri costrutti indagati; orrezione della significatività statistica secondo la regola di Bonferroni. La tabella 4 mostra i confronti con differenze significative.

Le variabili della tabella 4, confrontate con il costrutto “Consapevolezza degli errori”, sono state quindi utilizzate come variabili indipendenti (predittori) di un modello di regressione lineare multipla, con stima dei parametri non noti del modello tramite metodo dei minimi quadrati. In modo preliminare è stato eseguito un controllo per verificare che le variabili indipendenti non avessero correlazioni superiori a 0.45, per evitare l’effetto di collinearità. Fatto ciò, si è proceduto al test di bontà di adattamento del modello, che ne ha confermato l’adeguatezza (F=28,396; p<0,001). Tale modello, rappresentato in tabella 5, mostra complessivamente che le variabili indipendenti, inserite in blocco, spiegano il 76% della varianza della Consapevolezza degli Errori (R2=0,759). I predittori significativi risultano essere la propensione allo Sviluppo Professionale (sottoscala della UNCS) e la Dedizione (sottoscala della UWES), con dei β che rispettivamente erano 0.524 e 0.240. È stata anche effettuata un’analisi sulla distribuzione dei residui del modello che ha confermato il rispetto degli assunti (distribuzione normale dei residui).

Determinazione cut-off ideale dei costrutti indagati (obiettivo 3)
Un ulteriore esito di prossimità, appartenente alla categoria di comportamenti lavorativi controproduttivi (CWB), è rappresentato dalla variabile contenuta nella domanda n. 33 del questionario (“mi lavo le mani dopo che mi sono tolto i guanti monouso/usa e getta”). Questa variabile, come descritto nel paragrafo di analisi statistica, prevedeva una risposta su tre livelli, di cui due indicavano un’inadeguatezza di comportamento (lavaggio delle mani “mai” e “qualche volta”) ed un livello indicava l’adeguatezza del comportamento (risposta “sempre”). Per cui è stato possibile dicotomizzare la variabile di prossimità (variabile DUMMY) per definire i parametri di sensibilità e specificità degli score dei costrutti indagati in relazione alla prossimità di adeguatezza di comportamento, rapportando gli score su scala 0-100 dei costrutti in relazione al comportamento adeguato versus inadeguato sotto curva di ROC (vedi figura 2). L’area sotto la curva è per ogni costrutto risultata essere sempre significativa, vedi tabella 6, ad eccezione dell’Affective Commitment che per questa ragione è stato escluso dallo studio delle coordinate della curva per la determinazione dei cut-off ideali.

Tabella 6. Significatività dei costrutti nell’area sotto la curva.

La determinazione delle coordinate di quali score fossero i migliori per massimizzare la differenza tra i veri positivi (coloro i quali sotto un determinato score avessero realmente indicato una risposta di comportamento inadeguato) e i falsi positivi (coloro che sebbene avessero uno score nei vari costrutti inferiore ad un determinato cut-off, in realtà indicavano come risposta un comportamento adeguato) ha previsto l’approccio di Youden su ogni costrutto.
In generale, come si intuisce dalla figura 2 i valori di cut-off migliori erano per ogni costrutto molto vicini. Per cui è stato possibile individuare uno score unico per tutti i costrutti uguale a 64,8.

DISCUSSIONE

In questo studio sono stati monitorati i livelli dei costrutti influenzanti il clima organizzativo in un campione di infermieri neoassunti dell’ASST Sette-Laghi (Nord Italia). I risultati ottenuti sono rilevanti per la comunità scientifica sia perché confermano il significativo impatto che il clima organizzativo apporta su outcome personali, organizzativi e d’assistenza (El Akremi et al., 2014; García-Sierra et al., 2016; Keyko et al., 2016; Liang et al., 2016; Alilyyani et al., 2018; McCay et al., 2018; Hakami et al., 2020; Lee & Quinn, 2020), sia perché la letteratura non presenta, ad oggi, studi con queste caratteristiche rivolti a coorti di neoassunti. Iniziare a misurare le variabili contesto-specifiche nelle fasi di avvio nei percorsi d’inserimento dei neoassunti, contribuisce ad orientare la conoscenza e le possibili scelte dai manager infermieristici che si troveranno a strutturare percorsi analoghi, considerando la loro estrema importanza nell’aumentare la soddisfazione e la fidelizzazione, a migliorare la qualità dell’assistenza oltre che a ridurre la percentuale di turnover degli infermieri stessi (Eckerson, 2018; Lu et al., 2019; Van Camp & Chappy, 2017). Inoltre, la ricerca di variabili predittive della consapevolezza degli errori nonché di cut-off relativi ai Counterproductive Work Behavior (CWB), impreziosisce questa ricerca, alla luce dell’effetto negativo e spesso dannoso che questi possono avere nell’organizzazione (Bennet & Robinson, 2000; Marcus & Schuler, 2004; Sackett et al., 2006; Diefendorff & Mehta, 2007; Bowling & Eschleman, 2010; Abualrub et al., 2012; Chu, 2014; Wang et al., 2014; Cohen, 2016; Liang et al., 2016; Fida et al., 2018; Zubaidah et al., 2019). I costrutti misurati nel nostro studio sono risultati stabili, dal punto di vista dell’affidabilità, consistentemente a quanto già descritto da altri autori (Allen & Meyer, 1990; Schaufeli & Bakker, 2003; Bernerth et al., 2007; Zohar et al., 2007; Pisanti et al., 2008; Antonelli, 2011). Per quanto concerne l’obiettivo principale, la descrizione delle variabili analizzate ha visto il campione di infermieri neoassunti rispondere, in maniera generale, al di sotto dei risultati trovati in letteratura. Quest’ultimi, verranno riportati di seguito con la stessa metrica, su scala 0/100, per rendere più immediato il confronto con i risultati emersi in questo studio. Partendo dal valore di Affective Commitment (mediana 37, IQR 27-65), abbiamo trovato un valore quasi dimezzato rispetto ai risultati della letteratura (Brunetto et al., 2013; Trinchero et al., 2014; Boyatzis & Rochford, 2020). Questo era un risultato presumibile, del resto, visto che la condizione di Affective Commitment rappresenta il sentimento di attaccamento emotivo all’azienda (Meyer & Alien, 1991) ed il campione era costituito da infermieri nel loro primo anno di assunzione. Considerando il rapporto col proprio diretto superiore (LMSX), il nostro campione ha riportato valori con mediana di 50 (IQR 28-64), contro un consolidato valore medio maggiore a 65 (Probst et al., 2016; Pedro, 2019; Boyatzis & Rochford, 2020), sottolineando una lacuna nella Leadership rivolta sicuramente alla classe dei neoassunti. Per quanto riguarda il clima nell’unità operativa (UNCS), abbiamo trovato difficoltà a reperire in letteratura valori di riferimento: ciò conferma la limitata presenza di studi con queste caratteristiche e la necessità di approfondire in futuro questo corpo di ricerche. Ci siamo quindi basati sui valori pubblicati da Zohar e colleghi (2007) e da uno studio di letteratura grigia (Calorenne, 2015). Questi autori hanno trovato un valore medio nei diversi domini di circa 80/100, superiore al valore medio di 57.5 (considerando il valore riferito alle 4 dimensioni) dei rispondenti al nostro studio, margine che rimane importante anche considerando il solo valore più elevato da noi riscontrato, quello relativo al Lavoro di Gruppo (pari a 62, IQR 50-81). Anche per quel che riguarda il Work Engagement, il valore mediano di 51 (IQR 30-81) è di certo inferiore ai valori generali riportati in letteratura riguardanti infermieri, sempre superiori a 65/100 (Giallonardo et al., 2010; Bamford et al., 2013; Brunetto et al., 2013; Trinchero et al., 2014; Pérez-Fuentes et al., 2018). Discrepanza che si assottiglia, tuttavia, prendendo in esame uno studio avente un campione di infermieri neoassunti come quello nella nostra ricerca (Laschinger, 2012): ciò potrebbe significare che tale condizione sia fisiologicamente più bassa nei neoassunti e che si rafforzi poi nel corso degli anni. Si sottolinea infine che, tra i 3 domini del Work Engagement, quello della dedizione è risultato avere un maggior valore nei rispondenti (60, IQR 42-93), perfettamente in linea con tutti i sopracitati studi relativi al Work Engagement degli infermieri. Questo ci consente di affermare a buon titolo la propensione di questa categoria professionale: il dominio della dedizione si riferisce infatti alla sensazione di dedicarsi con passione, provando entusiasmo, ispirazione, orgoglio nel proprio lavoro (Wilmar B Schaufeli & Bakker, 2004). Alla luce dell’ormai importante filone di ricerche sul Safety Climate, che forniscono una prova del legame tra il clima di sicurezza e diversi outcome organizzativi ed assistenziali (Hofmann & Mark, 2006; Christian et al., 2009; Clarke, 2010; Nahrgang et al., 2011; Weaver et al., 2013; Casey et al., 2017; Han & Jung, 2017), risulta indispensabile monitorare la consapevolezza negli errori e ricercare quegli antecedenti che possano favorirla. Il nostro studio riesce a fornire diversi elementi di riflessione in tal senso. Nel campione analizzato, il risultato della variabile relativa alla consapevolezza degli errori (mediana 50, IQR 25-75), indica una moderata percezione sulla tematica negli infermieri neoassunti, ciò potrebbe significare la necessità di un rafforzo su questi argomenti nei primi mesi di assunzione. Inoltre, nel modello di regressione lineare multipla abbiamo trovato come due variabili, Sviluppo Professionale (dominio dell’Unit Nursing Climate Scale) e Dedizione (dominio del Work Engagement), spieghino più del 75% della varianza nella consapevolezza degli errori (rispettivamente con β di 0,52 e 0,24). Questo risultato è in linea con altri studi in letteratura relativi all’impatto del Safety Climate ed il Work Engagement sulla qualità dell’assistenza (Oriol, 2006; Abdelhadi & Drach-Zahavy, 2012; Sculli et al., 2013; Weaver et al., 2013; Wang et al., 2014; García-Sierra et al., 2016; Keyko et al., 2016; Sharp et al., 2018) e fornisce delle direzioni indicative sulle quali puntare per migliorarla. Infine, per quanto riguarda la variabile di esito comportamentale corrispondente alla domanda n° 33, i risultati della quale sono stati dicotomizzati in comportamento adeguato versus inadeguato (vedi Analisi Statistica), si è avuta una percentuale di risposta corrispondente all’adeguatezza sul piano comportamentale del 53,66%, inferiore anche in questo caso ai livelli misurati in altri studi, che vanno dal 65% (Gershon et al., 2000) all’80% (Antonelli, 2011; Calorenne, 2015). La creazione di un cut-off di sicurezza comportamentale assume quindi importante valore per l’Azienda in primis, alla luce dell’emersione di Counterproductive Work Behaviors (CWB) in quasi metà delle risposte del campione, ma anche per studi futuri che vorranno utilizzare questo approccio partendo dai risultati della nostra ricerca. Nel complesso infatti questo valore, approssimabile ad uno score di 65/100, potrebbe essere utilizzato nella pratica manageriale -nell’ottica di un monitoraggio periodico- come soglia per identificare le aree che necessitano di essere migliorate con progetti/programmi formativi specifici (per i rispondenti che mostrano valori sotto la soglia di sicurezza nei diversi costrutti) o sostenute nel tempo per i partecipanti che mostrano già score superiori al cut-off identificato. I limiti di questo studio riguardano principalmente la sua natura, che è quella di uno studio pilota. I dati sono stati rilevati in maniera trasversale ed è stato previsto il coinvolgimento di infermieri di una sola Azienda nella raccolta dati. Inoltre, la dimensione del campione, sicuramente limitata, ci ha obbligati a non inserire ulteriori criteri di esclusione (ad esempio quello relativo ai primissimi mesi di assunzione), nonché impedito ulteriori e più sofisticate analisi. Ricerche future potrebbero riguardare studi multicentrici, aventi campioni più grandi e più accuratamente costituiti, con monitoraggio prospettico dei costrutti anche in relazione ad eventuali modifiche di alcuni parametri di contesto.

CONCLUSIONI

Questo studio pilota, attraverso le indicazioni relative al monitoraggio dei livelli di alcune variabili nell’implementazione di un percorso d’inserimento per infermieri neoassunti, conferma ulteriormente l’impatto del clima organizzativo sulla qualità dell’assistenza. Con questa premessa, le Aziende Sanitarie dovrebbero aumentare la loro propensione sullo Sviluppo Professionale e sul Work Engagement degli infermieri, sostenendo in particolar modo la loro Dedizione, vista la grande capacità di queste variabili -superiore del 75%- nel predirre la varianza nella Consapevolezza degli Errori. Inoltre, l’approccio e i risultati presentati forniscono ai manager infermieristici degli spunti e delle chiavi di lettura interessanti nella sempre più importante ottica di monitoraggio del percorso dei neoassunti, nonché nella riduzione dei CWB attraverso l’utilizzo di cut-off di sicurezza comportamentale.

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