Effective Retention Strategies for Midcareer Critical Care Nurses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Midcareer nurses continue to be overlooked in the current nursing shortage that is amplified in intensive care units (ICUs) requiring greater numbers of specialized nurses. OBJECTIVES: The aim of this study was to discover what midcareer critical care nurses perceive would be effective retention strategies. METHODS: As a combination of both qualitative and quantitative approaches, Q methodology was used to allow for the development of innovative strategies as well as to provide an understanding of a population of viewpoints and preferences that can guide retention efforts. Forty ICU nurses between the ages of 25 and 44 years from within a Canadian academic health science corporation completed a 45-item Q sort representing their ideas for increasing staff retention. Data were analyzed using centroid factor extraction and varimax rotation in PQMethod version 2.11. RESULTS: Four viewpoints emerged: The Healthy Workplace and Respect Seeker, The Flexibility and Reward Seeker, The Professional Development and Teamwork Seeker, and The Lifestyle Seeker. Correlations between the factors were appropriately weak, with seemingly distinct demographics characterizing each. DISCUSSION: These findings suggest a possible association between perceptions and both years of nursing experience as well as age. Implications from the study include the need to involve frontline nurses in developing strategies that will retain them. Following further investigation of the nurses' preferred strategies, it may be necessary for organizations to develop an array of retention strategies rather than implementing a single solution. In future research, generational preferences and the possible dissonance between nurse managers and frontline nurses' perceptions should be explored.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».