Determinants of hospital nurse intention to remain employed: broadening our understanding
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper is a report of a study to identify nurse reported determinants of intention to remain employed and to develop a model explaining determinants of hospital nurse intention to remain employed. BACKGROUND: A worsening shortage of nurses globally suggests that efforts must be made to promote retention of nurses. However, effective retention promotion strategies depend on understanding the factors influencing nurse retention. METHODS: A descriptive study using focus group methodology was implemented. Thirteen focus groups including 78 nurses were carried out in two Canadian provinces in 2007. Thematic analysis strategies were incorporated to analyse the data. FINDINGS: Eight thematic categories reflecting factors nurses described as influencing their intentions to remain employed emerged from focus groups: (1) relationships with co-workers, (2) condition of the work environment, (3) relationship with and support from one's manager, (4) work rewards, (5) organizational support and practices, (6) physical and psychological responses to work, (7) patient relationships and other job content, and (8) external factors. A model of determinants of hospital nurse intention to remain employed is hypothesized. CONCLUSION: Findings were both similar to and different from previous research. The overriding concept of job satisfaction was not found. Rather, nurse assessments of satisfaction within eight thematic categories were found to influence intentions to remain employed. Further testing of the hypothesized model is required to determine its global utility. Understanding determinants of intention to remain employed can lead to development of strategies that strengthen nurse retention. Incorporation of this knowledge in nurse education programmes is essential.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».