Identification of recruitment and retention strategies for rehabilitation professionals in Ontario, Canada: results from expert panels
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Demand for rehabilitation services is expected to increase due to factors such as an aging population, workforce pressures, rise in chronic and complex multi-system disorders, advances in technology, and changes in interprofessional health service delivery models. However, health human resource (HHR) strategies for Canadian rehabilitation professionals are lagging behind other professional groups such as physicians and nurses. The objectives of this study were: 1) to identify recruitment and retention strategies of rehabilitation professionals including occupational therapists, physical therapists and speech language pathologists from the literature; and 2) to investigate both the importance and feasibility of the identified strategies using expert panels amongst HHR and education experts. METHODS: A review of the literature was conducted to identify recruitment and retention strategies for rehabilitation professionals. Two expert panels, one on Recruitment and Retention and the other on Education were convened to determine the importance and feasibility of the identified strategies. A modified-delphi process was used to gain consensus and to rate the identified strategies along these two dimensions. RESULTS: A total of 34 strategies were identified by the Recruitment and Retention and Education expert panels as being important and feasible for the development of a HHR plan for recruitment and retention of rehabilitation professionals. Seven were categorized under the Quality of Worklife and Work Environment theme, another seven in Financial Incentives and Marketing, two in Workload and Skill Mix, thirteen in Professional Development and five in Education and Training. CONCLUSION: Based on the results from the expert panels, the three major areas of focus for HHR planning in the rehabilitation sector should include strategies addressing Quality of Worklife and Work Environment, Financial Incentives and Marketing and Professional Development.
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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 | 0,008 | 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 | 0,001 |
| 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 ».