A comparative review of nurse turnover rates and costs across countries
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To compare nurse turnover rates and costs from four studies in four countries (US, Canada, Australia, New Zealand) that have used the same costing methodology; the original Nursing Turnover Cost Calculation Methodology. BACKGROUND: Measuring and comparing the costs and rates of turnover is difficult because of differences in definitions and methodologies. DESIGN: Comparative review. DATA SOURCES: Searches were carried out within CINAHL, Business Source Complete and Medline for studies that used the original Nursing Turnover Cost Calculation Methodology and reported on both costs and rates of nurse turnover, published from 2014 and prior. METHODS: A comparative review of turnover data was conducted using four studies that employed the original Nursing Turnover Cost Calculation Methodology. Costing data items were converted to percentages, while total turnover costs were converted to US 2014 dollars and adjusted according to inflation rates, to permit cross-country comparisons. RESULTS: Despite using the same methodology, Australia reported significantly higher turnover costs ($48,790) due to higher termination (~50% of indirect costs) and temporary replacement costs (~90% of direct costs). Costs were almost 50% lower in the US ($20,561), Canada ($26,652) and New Zealand ($23,711). Turnover rates also varied significantly across countries with the highest rate reported in New Zealand (44·3%) followed by the US (26·8%), Canada (19·9%) and Australia (15·1%). CONCLUSION: A significant proportion of turnover costs are attributed to temporary replacement, highlighting the importance of nurse retention. The authors suggest a minimum dataset is also required to eliminate potential variability across countries, states, hospitals and departments.
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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 | 0,018 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».