Nursing workforce in very remote Australia, characteristics and key issues
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the nursing workforce in very remote Australia, characteristics and key issues. METHODS: Data were collected from four main sources: the refined CRANAplus database of remote health facilities; the 2006 census which provided population and percentage of Indigenous people in communities in very remote Australia; a national survey on occupational stress among nurses and an earlier study into violence and remote area nurses conducted in 1995. A descriptive analysis of the data was conducted. SETTING: Health facilities in very remote Australia. RESULTS: The registered nursing workforce in very remote Australia is mostly female (89%) and ageing, with 40.2% 50 years or over, compared to 33% nationally. Many (43%) are in remote Indigenous communities. Over the last decade, there has been a significant decrease in registered nurses with midwifery qualifications (55%) and in child health nurses (39%) in very remote Australia. Only 5% have postgraduate qualifications in remote health practice. CONCLUSION: The nursing workforce in very remote areas of Australia is in trouble. The workforce is ageing, the numbers of nurses per population has fallen and the numbers of midwives and child health nurses have dropped significantly over the last 15 years. As many of these nurses work in Indigenous communities, if these trends continue it is likely to have a negative effect on 'closing the gap' in Indigenous health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».