Canadian Oncology Nurse Work Environments: Part II
Notice bibliographique
Résumé
In the aftermath of healthcare restructuring, it is important to pay attention to nurses' perceptions of workplace and professional practice factors that attract nurses and influence their retention. Continuing constraints on cancer care systems make the issue of health human resources an ongoing priority. This paper presents the findings of a follow-up study of a cohort of Canadian oncology nurses that aimed to compare nurses' perceptions of their work environment, job satisfaction and retention over a two-year period. Participants of the follow-up survey represented 65% (397/615) of the initial cohort. Many similar perceptions about the work environment were found over two years; however, at follow-up a larger proportion of nurses reported an absence of enough RNs to provide quality care and a lack of support for innovative ideas. With respect to career status, only 6% (25/397) of the follow-up sample had left oncology nursing. However, the proportion of nurses declaring an intention to leave their current job increased from 6.4% (39/615) on the initial survey to 26% (102/397) on the follow-up survey. Findings suggest that decision-makers need to use both the growing body of workplace knowledge and the input from staff nurses to implement changes that positively influence nurse recruitment and retention. Future research should focus on the implementation and evaluation of strategies that address workplace issues such as nurse staffing adequacy, leadership and organizational commitment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».