Coming and staying: a qualitative exploration of Registered Nurses’ experiences working in nursing homes
Notice bibliographique
Résumé
Aim. This paper reports on a qualitative study that explored the reasons why Registered Nurses (RNs) chose to work in nursing homes in Southern Ontario, Canada and what factors attracted them to remain. Background. There is a paucity of information about factors associated with the recruitment and retention of RNs within long-term care (LTC) in Canada. As the population of older people is growing in Canada and elsewhere, it is essential that we better understand what attracts RNs to work and remain in this setting. Design and method. A case study approach was used in this study of nine RNs working in three nursing homes. Data were collected through in-depth interviews. Findings. Six sub-themes were identified: 'Job of Choice', 'Job of Convenience', 'Caring for the Residents', 'A Supportive Environment', 'Heavy Workload' and 'Supervisory Role of the RN'. Conclusion. Nurses chose to work in the nursing home because it was a 'Job of Convenience'. However, characteristics of the organizational environment played a major role in their remaining. Also, the caring relationship with residents played a role in the nurses remaining in this setting. Relevance to clinical practice. Strategies are provided that nurse managers may consider when planning recruitment and retention activities for LTC settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».