参与决策的复杂适应系统的属性：开发和测试测量

抽象的

目标。(1)将参与决策描述为复杂自适应系统的系统级属性;(2)提出相应措施的可靠性和有效性的经验证据。方法。第一项研究是对197家疗养院的单个受访者(护理管理人员或主管)进行邮件调查。研究2是一项实地研究，采用随机、比例分层抽样程序，包括195个组织和3968名受访者。分析。在研究1中，我们分析了数据以减少尺度项目的数量并建立初始可靠性和有效性。在研究2中，我们使用大型样品加强了心理测试。结果。结果显示了决策参与工具(PDMI)的有效性和可靠性，同时测量了两种不同工作类别(RNs和CNAs)的员工参与。我们建立了组织层次上的综合项目得分的可靠性。我们利用收敛效度、判别效度和验证性因子分析建立多维属性的效度。结论。当作为组织的系统级属性建模时，参与决策，具有多个维度，并且比传统上衡量更复杂。管理人员可以使用此模型来形成决策团队，以最大限度地提高所需的专业知识和促进其中的联系。

1.介绍

包括各类护士在内的工人参与决策(PDM)被国际公认为护理和医疗保健有效管理的一个重要方面[1- - - - - -5］．然而，先验的研究人员已经注意到PDM的概念化中的缺陷[5，6］．两个因素，对其具体意义的共识很少[7]和各种定义[8，导致有关参与结果的不一致发现。这些缺陷可能源于对PDM过于简单化的看法[4，5，9- - - - - -12[通常在各个级别测量，忽略系统级属性。

复杂性科学表明，组织是复杂的自适应系统[13，14]并且这样PDM是该系统的一个新兴的属性。新兴性质通过局部相互作用产生的[15在复杂、混乱的环境中，例如在医疗保健环境中，对组织的适应性尤其重要[16］．当具有不同专业知识和价值观的护理人员和管理人员通过各种方式(如偶遇、非正式会议和委员会结构)在地方一级相互作用作出正式和非正式决定时，参与就出现了[5，11，12，17- - - - - -19］．本文的目的是（1）描述PDM作为复杂自适应系统的系统级特性的量度，（2）使用来自两个独立研究的数据的措施的可靠性和有效性存在的经验证据。

复杂自适应系统的新特性[20.]，如参与，受到组织代理之间联系质量的影响[11，17，21]代理之间的连接定义了未来的系统状态[22］．因此，我们将参与定义为使用现有或新的组织连接和关系，以便在决策中交换信息。作为系统级属性，PDM很重要，因为可用信息通过作为信息的资源和处理器的人员而扩展，通过各种交互，能够开发对信息的多种解释。因此，PDM使得对事件和行动的倾向于展开，从而实现更有效的自组织和感觉[5，11，17，18，23，24］．具体而言，有大量联系或连接的组织更能力在其行为中具有多样性，并且导致适应性[11，19，25］．因此，我们在组织代理商之间的相互关系和联系方面模拟了PDM。我们的模式与三种方式不同于PDM的传统概念化。

首先，我们而揭示其系统级属性PDM通常建模为一个个人层面的现象。PDM的意见一向关注到职工个人觉得他们在做出影响他们[决定去分享他们的主管范围1，26，27］．虽然个人对自己参与的看法是工作环境的重要方面，但这些措施不认为PDM是一个系统级财产。

其次，PDM最常被视为简单的一维现象，而我们将其模拟为多维，为黑色和格雷德伦提供的决策过程增加了几个维度[10等[5，19］．研究人员将PDM视为一个单一的概念，如“共同影响”，主要通过单一维度的问题来捕捉[28］．例如，研究人员要求受访者他们参与决定的频率或者是否是决策组的成员，而这些被视为PDM总金额的指标[10］．复杂性理论认为PDM是组织使自身复杂化的一种方式[5，9，29使内部的多样性与外部的多样性相匹配[30.］．当复杂自适应系统中的代理参与决策时，看似简单的事情，它们的相互作用模式可能导致系统级别的复杂现象[9］．这个复杂的内部景观有多个维度：参与可以是正式的或非正式[5，28，可能发生在一个或几个决策阶段[10，19]，可以通过各种组织机制发生，并且可以包括少数或许多人[31］．

第三，PDM经常被视为影响工人行为的策略，而我们将其视为影响组织行为的基本系统特征。我们离开传统观点，即PDM是获得努力增加和努力的努力的策略[32］．因为它在当地产生相互作用，PDM涌现作为所固有复杂自适应系统[一个系统级属性33］．PDM是护理系统管理研究的重要概念，因为它增强了组织从其环境中收集信息的能力以及他们自己的行为，并使用这些信息适应两者的变化34］．因此，PDM作为组织的一种属性，可以帮助他们改变，同时也显示出一致的行为[11，35］．代理商之间的相互作用产生倍增效应和循环效应，两者都用来改变质量和可用信息资源的数量组织[36］．当通过PDM，信息可以自由流动时，组织的自组织能力、对世界的理解能力和做出有意义的决定的能力就会增强[9他们更有可能实现自己的目标。

说明上下文和多重维度的度量。因为不同的决策需要不同类型的信息和解释，所以PDM需要使用多个连接和关系[29，37]，使具有不同知识和技能的人可以交换信息，以便在特定的决策情况下作出必要的判断和决策[7］．这表明PDM的度量必须包括决策环境。因此，组织成员将参与一些决策，而不是其他的，这取决于他们与决策环境相关的特定专业知识的相关性[38，39］．在医疗保健环境中，决策环境对于测量PDM非常重要，因为医疗保健服务涉及多个专业人员和准专业人员。因此，一个有效的PDM测量方法将区分具有明显不同专业知识的代理人的PDM。

组织中的决策可以分为战略决策和战术决策[40］．战略决策与旨在使组织的使命和目标与环境变化和机遇相匹配的活动的选择。两类战略决策是常见的（表5）：（a）作战战略决策涉及组织投入转变为最终形式，（b）营销战略决策涉及使服务和产品闻名和激励消费者使用它们。战术决策是日常决策，以确保组织的工作以满足组织目标的方式完成。Two categories of tactical decisions are common: (a) core-functions decisions concern the application of technologies for carrying out operations decisions (e.g., patient care issues), and (b) support-functions decisions concern the activities which support effective accomplishment of core functions (e.g., scheduling issues).因此，PDM将根据决定的内容而变化;例如，预计更接近患者护理的工人将拥有有关战术水平决策的最相关的信息。

PDM作为组织中的系统级别属性有两个主要尺寸：范围- 这些组织广泛搜索其成员的信息深度和宽度内容和强度- 广泛的代理商在决定中连接和互动活动和机制(图1)．

范围。在复杂的自适应系统中，通过改变根据其关于决策背景的知识深度来改变所涉及的代理，可以实现适当的连接和交互[41］．此外，管理人员通过改变根据他们带来决策上下文的广度所涉及的代理来提高连接和交互的价值。这些复杂的社会结构通常与职业，技术或专业团体联系在一起。更广泛的PDM汇集了对数据带来不同解释的不同代理。

强度。组织决策根据决策过程中代理与决策活动的连接点和代理交互的机制而变化。提供对各种决策活动的访问，增加了连接点的数量，并扩展了组织处理信息和创造新含义的能力[33］．当使用多个正式和非正式的交互机制时，组织部署信息的能力会增加。作为系统级属性的PDM的有效度量将考虑范围和强度的两个尺寸。

开发PDMI。我们运作的PDM模型（图1）通过参与决策文书（PDMI）。仪器中的项目对应于先前讨论的复杂性理论和组织设计的文献，增强信息处理以及Ashmos和McDaniel更详细地描述的决策过程的性质[41，42］．这些项目参考了正在衡量参与的目标组;在我们的示例中，目标群体是注册护士（RNS）和认证护士助理（CNA）。这些项目是在DELPHI研究中开发的，其中20名专家确定和评估了决定陈述，实现了90％和100％的协议，即决定属于表所示的内容类别5．

参与决策的范围和强度维度的测量项目。PDMI通过以下指标来衡量范围的维度:深度”和“宽度“ （数字1）如图中的示例所示3.．Depth of PDM signifies the degree to which a target group, (e.g., RNs, or CNAs) plays a major role in the decision process and was measured with the item, “Of all of the people involved in this decision, what proportion would be RNs [or insert target group identifier]?” Response options ranged from 1 (very low) to 10 (very high). Breadth of PDM signifies the degree to which a variety of view points of the target group’s view points are represented in the decision process and was measured with the item, “Of all of the RNs [or insert target group identifier] in this organization, what percentage would be involved in this decision?” Response options ranged from 1 (very low) to 10 (very high).

使用“决定”指标测量强度的尺寸活动”和“机制“ （数字1)．决定活动是决策过程中的点，在这里代理连接到决策并使用项目进行度量，“RNs[或插入目标组标识符]将涉及的决策活动:(检查所有应用)。”响应选项包括提出问题、澄清问题、生成替代方案、评估替代方案和选择替代方案。决定机制是其中用该项目测量相互作用发生和方式，“机制，通过它的RN [或插入目标组标识符]将参与：（检查所有适用的）。”回答选项包括设立的委员会，专门设立的委员会，以管理员非正式会议，偶遇与管理员或“其他”（写入通过答辩）。在分析过程中，强度项目被重新编码为1到10的范围。重复这四个项目，如示于图3.每个特定于上下文的决策(表5)．

识别决策上下文。上述四个PDMI项目——深度、广度、机制和活动——可以应用于任何决策环境来衡量PDM。为了获取PDM的背景，有必要确定适当级别(战略/战术)和类型(运营/营销，核心职能/支持职能)的具体决策。当一个组织中的决策过程是焦点时，就可以使用该组织中做出的实际决策。这种方法将在特定的组织中提供PDM的准确但特殊的度量。当跨组织比较是目的时(这在护理系统研究中最常见)，必须使用一套标准的决策。在一些研究中，使用在其他研究中已经确定的决策可能就足够了，例如[43]在Hage和Aiken中命名的四个非常一般的决定[44PDM规模，或表中的决策5．为了在本研究中进行跨组织比较，我们通过修改后的德尔菲(Delphi)确定了一组假设的、现实的、易于识别的决策，如表所示5．数字3.显示得分指令。

2.方法

这项研究是对德克萨斯大学奥斯汀分校进行的两项研究数据的二次分析，并获得了机构审查委员会的批准。杜克大学医学中心机构审查委员会批准了数据的二次分析。获得所有参与者的知情同意。我们使用两种不同的样本检查了两个工作组成员、养老院注册护士(RNs)和注册护士助理(CNAs)的PDM。通过研究多个工作组的PDM，我们可以测试PDMI的适用性，以区分不同工作类别的工人的参与情况。注册护士是具有广泛教育和社会化的临床专业人员。另一方面，CNAs是低技能工人，只有大约6周的培训。这两个群体具有非常不同的能力作为信息的来源和处理器，提供了一个更具有挑战性的测试的有效性和可靠性的PDM测量相比，如果我们只研究一个目标群体。

我们在两项研究中评估了PDMI。下面，我们将描述每个研究的样本和程序，然后给出结果。

2.1。研究一个：单个线人观察

在研究I中，我们分析了决策的项目措施（1）评估可靠性和有效性，（2）减少最初的六个决定的数量（每个决策类型如表所示5)在Delphi开发研究中,少数这样的维护负担最小化,但信度和效度,和(3)检查的极限PDMI的有用性在不同层次的职业,技术,和专业团体通过测量两个目标群体的参与,RNs和必须。

2.1.1。数据收集过程

我们邀请所有护理和护理家庭管理员在德克萨斯州的589名护理家庭中聘请了一个或多个全日制RNS，作为邮件调查信息，并亲自完成和返回调查问卷。六周后，将替换材料送至​​无应答态。出于评估测试重新测试的可靠性，我们邮寄了六个星期后的PDMI副本，以为所有回复第一邮寄的人。

2.1.2。样本

从197名（34％）的房屋返回238名信息的调查。我们选择使用单一关键的信息，从而下降了41次审查护理董事的疗养院，我们还有管理员响应。这些管理员和导演对的回答没有差异（级别)。来自116个家庭(59%)的举报人完成了第二份PDMI的复试。大多数告密者是管理人员(58%)和女性(83%)。他们目前职位的任职时间为4.04年(SD, 4.84)，尽管75%的人报告曾在类似职位工作过7.47年(SD, 7.00)。平均有127张(SD, 51.5)许可床位，2.35名注册护士(SD, 2.2)， 2.76名注册职业护士(SD, 6.6)， 38.45名CNAs (SD, 22.37)，盈利(93%)。

2.2。研究II：多重信息观察

在研究II中，我们希望通过复制研究I来加强PDMI的测试，并扩大关键信息提供者池，包括管理人员、护理主任、注册护士、执业护士(lvn)和CNAs。在研究II中增加了注册护士、注册护士和CNAs(护理部人员)作为信息提供者，因为他们是养老院中最大的工人群体，能够观察到组织中注册护士和CNAs的决策模式。此外，我们改进了抽样程序，以克服研究i邮件调查的潜在偏差。研究II的目的是(1)确立PDMI测量在组织层面是有意义的，(2)进一步评估PDMI的可靠性。(3)进一步检验PDM模型在决策情境下运作化的有效性;(4)评估构念效度。

2.2.1。数据收集过程

我们使用了比例分层随机采样程序，以选择代表利润和非营利性护理家庭人口分布的样本，并捕捉得克萨斯州的地理和种族多样性。包含具有一个或多个RN FTE的护理宿舍的标准。我们联系了380名护理家庭参加。共有195名（51％）的疗养院同意参加和3903人完成调查。其中一名调查员或研究助理访问了每个护理家庭并从参加我们提供的教育计划的工作人员收集数据。

2.2.2。样本

在195家中，86％的利润是为了获利。平均尺寸为113床（SD，53.54），占用84％。平均而言，养老院使用4.04 RNS（SD，3.84），9.22 LVN（SD，7.65）和29个CNA（SD，19.08）。护理（Dons）的大多数董事是女性（91％），平均在目前的位置平均为2.6岁，在类似的位置5.8岁的经验。大多数NHA也是女性（55％），并且在其职位上平均5.3年，在类似地位的9.5年的经验。大多数NHA和Dons都是白色（85％和80％，REAP），黑色是NHA和DON的第二次最主要的，（4.5％和6.7％，REAC。）。大多数（66％）的NHA持有了学士学位或更高的学士学位，而只有32％的唐持有学士学位或更高学历。响应RNS，LVN和CNA也大多是女性，而是作为一个团体，他们比NHA和DON更多样化。例如，CNA报告是多数少数（35％黑色; 22％西班牙裔）。

2.3。有效性测试的仪器

为了评估收敛有效性，我们使用了全球参与度量，Hage和Aiken [44四项五分制量表，询问注册护士和CNAs参与招聘、晋升、新政策和新项目决策的频率。为了评估鉴别效度，我们使用Hage和Aiken的[44] 5项，4点，管理局规模的层次结构，我们使用哈格和艾肯的12项，4点，形式化量表测量形式化。形式化是其工作流程和程序编纂和使用的书面规则和程序由经理[检查程度44］．以往的研究表明，在各种样本中，全球参与、分权和正规化的措施具有足够的有效性和可靠性[45，46]，包括护养院[23，47，48］．

结果

３.１.研究我

数据还原。为了减少量表的长度，我们首先通过项目分析来识别功能不佳的PDMI项目，最初是24个项目(6个决策× 4个项目)。我们删除了决策(表中一个星号表示)5）对其相关的PDMI项目具有最低的项目 - 总相关性。这留下了进一步分析每种类型中的五个决策，总共有20个PDMI级别。为了进一步降低PDMI的长度，我们使用使用VariMax旋转的主成分分析[49确定最小数量的决策，以维持范围和强度组件的理论预期结构。对于每个目标组的RNs和CNAs，对每种决策类型的项目得分分别进行因子分析。结果是3个决策和12项决策类型。在表5，双星形表示通过因子分析消除的决定。桌子1显示研究中所有观察的手段和标准偏差。

可靠性。所有PDMI测量的Alpha系数均为0.85或以上(表1)1），表示高内部一致性[49］．稳定性在六周的时间内使用复测相关系数进行评估。重测系数适中，范围从0.40到0.64，表明该结构可能不会随时间而稳定。

上下文决定。平均分数（表1)的差异(重复测量MANOVA，，，效果大小= .417)。均数比较显示，RN PDM评分高于CNA PDM评分()．重复措施Manova还表明，对于战术而言，平均PDM分数比RNS的战略决策更高（，，效应大小= .546)和CNAs (，，效应大小= 0.607）。

收敛和判别有效性。结果为PDMI提供了会聚和判别有效性的证据（表1)．在这项研究中，PDMI级别和Hage＆Aiken的全球参与度量的中等相关性是统计学意义（)表明收敛。PDMI量表与去中心化和形式化测量之间的弱或非统计显著相关模式表明了鉴别效度。

3.2。研究II

组织层属性。为了确定PDMI度量在组织层面上是有意义的，我们检验了eta平方系数(η.²），其估计分数的方差比例，即由于组织成员和颅内系数或ICC（1，k)，用以估计综合项目得分的内部可靠性[50］．方差分析测试均具有统计学意义，表明PDMI正在挖掘组织层次结构。的η.²从0.10到0.14（表不等2)．尽管最小可接受值η.²尚未记录，乔伊斯和斯洛克[51]建议，可接受的值可以在0.50中等，中位数约为.12。价值η.²，在本研究中，表明组织成员身份至少占PDMI评分方差的10%。组内的相关性,ICC（1，k），范围从.52到.66（表2)．这些结果表明基于来自Kenny和Vo1E时的[标准可接受间信52]，我们取得了更大的价值ICC（1，k)比以前的研究报道的要多[53］．一起ICC（1，k） 和η.²系数提供了信心，这些度量作为组织层次的变量是有意义的。因此，我们将项目得分和总得分汇总到养老院水平，并对所有受访者的反馈进行平均。

内部一致性的可靠性。所有PDMI测量的Alpha系数均为0.90或以上(表1)2），这表明高的内部一致性。

上下文决定。PDM的平均分在注册ns和CNAs之间存在差异(重复测量MANOVA，，，效果大小= .946)。两两比较表明，在每一种决策类型中，RN PDM均大于CNA PDM ()．重复措施MANOVA表明，PDM分数在战术方面比RN PDM的战略决定更大（，，效应大小= 0.694）和CNA PDM（，，效果大小= .651）。

验证性因素分析。对于每一种决策类型(战略运营、战略营销、战术核心职能和战术支持职能)，我们使用SAS PROC CALIS SAS Institute Inc.(2004)进行验证性因素分析(CFA)。这些分析的目的是测试每种决策类型，需要两个潜在因素来分别匹配处理深度、广度、活动和机制的12个项目(即，匹配图中的概念模型)1)．我们对RN PDM和CNA PDM进行了单独的分析，总共有8个单独的分析(4个决策类型× 2个目标组)。处理深度和广度的项目被假设负荷一个因素(“范围”)，而处理活动和机制的项目被假设负荷第二个因素(“强度”)。这两个因素被假定是相关的。

我们的模型构建过程概括在表3.．在决策的各个领域，我们先估计一个单因素模型（B型）和双因素范围和力度模型（C）。跨决策区，这两个因素模型提供了一种显著更好的拟合模型的数据，通过CFA基于似然卡方（模型B对模型C）差试验在表所指示的3.．但是，Bentler和Bonett的价值观[54]规范的拟合指数远低于建议的切割点.9 [55]对于模型的足够适合数据。下列的 [55]，我们使用多个指标评估模型拟合- bentler和Bonett的[54赋范指数和非赋范指数55赋范指标和非赋范指标。表中给出了最终模型的其他指数的值4，与Bentler和Bonett规范指数相似。

对型号1C剩余和修改指数（登记护士之间的战略运营决策）审查显示了两种与方法相关的残留协变量。处理相同决定的项目（1与2对3;见表3.）与具有相同实质性重点的物品（深度与广度与机制相比）表现出大量的残留协变量。这种相关的协变的这种模式在假设因子中的物品中没有意外的相似之处和差异。基于这种模式或残留协变量，我们估计了模型（D）（表3.），它允许相关指标中的相关误差如图所示2．这种模式有一个足够的数据拟合，我们再复制它在决策中的每个区域（即营销战略，战术的核心功能，和战术支援功能）为RN和CNA目标群体（表都3.)．所有拟合型号（D）超过.9。Bentler和Bonett Fit指数测量与给定模型相关的独立模型的拟合功能（Chi-Square）的比例减少，并且可以被解释为由给定模型解释的指标中总变化的比例。比较模型（c）和（d）中的这种拟合功能的值表明，两个因素解释了这种变化的62％和80％，而相关误差将另外解释为30％至30％。最后，因为我们对两个因素的初始测试没有包括相关的测量错误，所以我们用相关错误重复此测试（图2）在模型中包含比较。同样，双因素模型提供了明显更好地适合决策区域中的数据。

表格中给出了标准化因子负载，InterFactor系数和模型适用度的措施4．所有因素载荷在统计上是显著的，范围从。50到。94，大多数载荷超过。70。因素间相关性也很显著，范围从.34(3)到.88(6)。如上所述，尽管在CNA PDM战略营销决策、战术功能和战术支持决策中存在高的因素间相关性，双因素模型提供了显著更好的数据拟合(6 - 8)。总的来说，CNA PDM与RN PDM之间的因子间相关性明显更高。在32个适合指数中，除了4个以外，其余都大于或等于。9。小于.9的4个中有3个是标准化拟合指数，当样本量不大时，可将标准化拟合指数缩小[55，CH。7]。一般情况下，这两个因素模型提供了足够的数据拟合时相关的测量误差的图案被考虑在内。如表观察到4，因素结构占观测指标变化的大部分(60-80%)，相关测量误差占额外的20-30%。

在研究II中，我们进一步通过评估到的PDMI涉及的其他组织特性理论上预期（收敛和区别效度）措施的范围检查PDMI的建构效度。为了确保我们的假设测试的适当性，我们必须首先建立分权，正规化的措施是在组织级别有意义。因此，我们研究了η.²，ICC（1，k)和系数。方差分析对两个变量和^”年代,ICC（1，k），聚合项目的alpha系数是足够的（表2)．

假设PDMI和PDM的全局测量、分权(H5)和正规化(H6)之间的关系得到了支持(数据未显示;参见补充材料表1http://dx.doi.org/10.1155/2013/706842)．分散和PDM之间没有统计学上的相关性，对于RN PDM或CNA PDM的战术水平决定。战略层面决定与权力下放之间的相关性较弱但统计学意义（)．RN PDM与正式化之间没有关系，这是编纂和执行的工作流程和程序的程度。对于CNA，在战略运营和营销决策的形式化和PDM之间存在薄弱，重要的关系。

4.讨论

在本文中，我们介绍了参与决策（PDM）作为组织的系统级财产的多维措施，我们通过绘制复杂性科学，认识到组织的复杂自适应性质。虽然PDM经常被视为优越和下属之间的“共同影响”27，56]，我们争辩说，当识别系统级属性时，PDM是一个更复杂的构造。在我们的模型中（图1），我们建议PDM范围和强度的两个主要组成部分。我们设想了各种代理人捕捉参与的深度和广度的范围，例如，包括各种角色的员工的专业知识，例如护士助手，家务和社会工作，例如，使用各种方式将诸如会议和机会等人员遇到的人可能会产生自发的讨论，并涉及各种决策活动，例如定义问题或建议替代方案。经理将多个代理商组合在一起，这是一个代表不同数量的专业知识[5] -范围-允许这些代理通过多种机制在决策过程的多个点上相互作用是另一回事-强度［11，17，57，58］．我们参与决策仪器（PDMI）捕获了PDM的这些方面。两项研究的结果证明了两个样本中PDMI的有效性和可靠性的证据，同时测量了两种不同的工作类别的代理人的PDM，注册护士（RNS）和认证护士助理（CNA）。

为了评估和验证PDMI，我们在一系列研究中对其进行了测试。我们从两个不同的疗养院样本中收集数据。在研究一，我们检验了PDMI的心理测量特性，使用了197个组织中的单个受访者。在研究二，我们检验了PDMI的心理计量学特性，并检验了PDMI的construct validity of the second sample of 195 organizations with 3968被调查者。研究II采用了严谨的方法，包括随机的、按比例分层的抽样程序和从每家养老院的多个不同工作类别的受访者中纳入的方法，改进了PDMI的检验，增加了我们对PDM测量的信度和效度的信心。检举人回答了关于两组员工的PDM的问题，这两组员工在教育程度、在组织中的等级地位和角色方面存在差异。由于RNs和CNAs作为信息来源和处理器具有非常不同的能力，测量两组的PDM提供了一个更有挑战性的测试PDMI的效度和可靠性。

可靠性。在两个样本中，所有决策类型的PDMI措施（战略运营和营销;战术核心功能和支持功能）在测量两个不同工人的PDM时，展示了足够的内部一致性可靠性。86或更高。在研究I中，PDMI尺度显示出中等的稳定性，测试 - 重保持的相关性，0.40至.64，在六周内。虽然我们预期测试重保持的相关性更高，但它可能很可能是pdm;当作为组织的紧急系统级属性被测量时，不应预期高水平的稳定性。因为新兴属性是通过在本地层次的相互作用产生的[17，18，它们本质上是动态的。就PDM的衡量方式而言——具有不同专业知识和价值观的不同人员通过各种方式(例如，偶遇、非正式会议和委员会结构)在地方一级进行互动——有很大的变化空间，甚至超过6周。从这项研究中还不知道的是PDM作为一个系统级的属性会在多大程度上随时间而变化，以及这种变化与组织绩效(如患者安全、患者结果和护理质量)之间的关系。我们怀疑，在短期内，PDM变化不大，因此是一个特定组织相当持久的特征——也就是说，它具有足够的稳定性，在横断面研究和作为一种管理策略中是有意义的。然而，稳定性是未来研究的一个重要问题。

上下文决定。在使用复杂性理论开发PDM模型时，我们提出了PDM具有通过现有措施忽略的系统级属性。为系统级现象建模PDM捕捉组织内代理商之间的丰富性和互动[9］．在研究II中，因为我们有来自每个组织的多个信息提供者，我们能够测试当PDMI分数聚集到组织水平时是否有意义，并发现eta平方和ICC（1，k)系数支持这一观点。

我们还认为，PDM模型应通过改变所做的决定类型（即，战略或战术）来包括决定上下文。我们认为，PDMI将捕获具有不同专业知识或角色的代理商之间的PDM差异，并且PDMI将通过决策类型捕获PDM的差异 - 基于所涉及的专业/技术代理商的专业知识。研究I和研究中的数据证明了这两个论点的强烈支持。具体而言，在个人和组织级别，在RN PDM分数和CNA PDM评分之间的PDM不同，并且PDM分数比RNS和CNA的战略决定更高。因此，我们可以得出结论，PDMI对于决策背景（所做的决定类型）有效。在本文中，我们提供了用于自定义护理主页设置的程序的程序的详细信息。要在其他设置中使用该仪器，研究人员可以遵循类似的步骤来开发适合研究环境的决策上下文。例如，本仪器已用于医院以衡量医生的PDM，护士[29，59]和中级经理[29]，护士高管的影响[60]，以衡量专业和非专业病例管理人员的PDM [58)，以研究注册护士PDM [23，61]，在养老院学习堕落预防[17］．在每项研究中，开发了不同的决策语境（决策类型，内容和代理人参与）。

有效性。在两个样本中，对PDMI总分数分数的构建有效性存在大量支持。在研究中，所有PDMI尺度都证明了收敛和判别有效性，提供了与我们期望一致的有效性的证据。与全局PDM的全局测量的中等相关性证明了缩放点击PDM的域。与组织结构的不同但相关维度的低至零相关性（分散，形式化）展示了PDMI区分构造的能力。在研究II中，我们发现额外的支持，一般而言，PDMI分数与分散和形式化略微或无情地相关。在测量RN PDM时，我们发现对PDMI与通信开放性和通信精度有显着相关的概念的概念。然而，我们没有找到与CNA PDM的所有措施相同的相关性。当测量CNA PDM时，操作PDM与通信开放性和支持功能显着相关，并且支持功能PDM与通信精度无关。这一发现可能会通过专业和未经许可的员工角色准备之间的差异来解释，该职位扮演未来研究的问题。

研究II数据的确认因素分析提供了对PDM有两个维度的支持的证据，并且双因素模型将最适合PDMI数据。所有四种决策类型的PDMI措施和两个目标群体都证明了潜在的范围和强度的潜在构造之间的证据。然而，分析还透露，该措施产生了与跨三项决策重复的四个PDMI的深度，广度，活动和机制有关的实质性方法。然而，与每个决定的响应模式相关的协变量与结构范围和强度的构造尺寸占据的变化相比很小。这种方法变化很可能是调查问卷呈现物品的方式（见图3.)．在每个页面的顶部是一个不同的决策方案，后跟四个PDMI项目集。在调查问卷中的项目的不同呈现，可以避免此方法的方差。例如，可以呈现深度项目，然后呈现决策列表（对于四项中的每一个重复）。需要进一步测试PDMI来解决此问题。每个决定与其相关的协变度的事实在总分中并不是特别麻烦，因为我们预期基于决策背景的PDM的变化。

5.总结和结论

本研究的一个重要结论是，当参与决策(PDM)被建模为组织的系统级属性时，它具有多个维度，并且比传统的构建方法中所看到的更复杂。根据决策背景，管理者可以通过考虑所需专业知识的深度和广度来改变系统中代理之间联系和相互作用的性质范围- 何时以及代理如何连接到决策过程以及彼此 -强度。事先研究表明，PDM的影响因决策类型而变化[61，62决策过程[10]并且所有参与者都没有一个最佳的参与程度。了解范围和强度的PDM组件扩展了想要利用不同组织成员的人才和专业知识的管理员可用的选项，以改善信息如何处理和解释[11，17］．这项研究的结果意味着，PDM并没有假设所有决策或群体都是一个单一的水平，似乎它是一个组织的稳定特征，甚至是一种用于影响员工工作满意度的“管理风格”[1，5，63］．这些发现对PDM的未来研究很重要，因为它们表明，一个组织知道组织如何涉及成员不是一个简单的全球现象。PDM将随决策类型和可用参与者的性质而变化。因此，使用PDM的全局度量并没有将PDM作为系统级属性来捕获。对于管理人员和顾问来说，重要的是要接受PDM是一个多维概念，不能笼统地管理，也就是说，应该允许人们参与影响他们的决策的指导方针。这种类型的指导方针将阻止管理人员从护理人员的各种战略和战术决策中获益，即使是那些可能直接影响他们工作的决策。

我们借鉴了第二个结论，这是一个单向措施不会充分占PDM的系统级特性或复杂性。因此，在提出研究问题时，研究人员需要澄清理论基础。如果向PDM提出有问题作为提高决策有效性的管理策略，则PDMI措施将提供有效指标，以探索PDM和性能之间的关系。PDMI是系统级属性，PDM的组织级别测量。However, if the research interest is about individual-level phenomena, such as the relationship between individuals’ perceptions of their own participation and how it relates to job outcomes or satisfaction, the PDMI is not an appropriate measure because it does not measure attitudes about PDM or individual-level behaviors.

我们为将PDM概念化提供了理论和经验支持，将其定义为具有多个组件和组织的系统级属性的复杂构造。这种概念对护理经理的价值在于它赋予PDM新的含义，额外的机制，如偶遇和非正式会议，使其发生变得明显，以及它给在复杂和不可知的世界中运作的组织带来的好处。这种概念化对研究人员的价值在于，它将照亮整个新的研究领域。当组织处于变化之中时，PDM的哪些组成部分变得越来越重要或越来越不重要?在什么情况下，PDM范围为管理者提供了强度所不能提供的好处，反之亦然?转向更复杂的PDM观点，阐明了组织中的人们如何聚在一起做出决定并解释他们的世界。当我们将PDM概念化为组织的一种新兴属性时，PDM在组织功能中的角色就变得更加清晰了。在这个分析中，我们试图增强我们对PDM的理解，当它被概念化为一个复杂的系统级现象时。

6.在度量中项目如何附加到决策的示例

有关更多详细信息，请参见图3.．

致谢

本文由国家护理研究所（NIH 1 RO1 NR03178-01A2，Anderson PI）提供资金，支持Duke的老化和护理中心的轨迹（Ninr / NIH 1 P20 NR07795-01，Clipp PI）。作者感谢德克萨斯州医疗保健协会在实现这项研究方面的后勤支持。

补充材料

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