Nursing churn and turnover in Australian hospitals: nurses perceptions and suggestions for supportive strategies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to reveal nurses' experiences and perceptions of turnover in Australian hospitals and identify strategies to improve retention, performance and job satisfaction. Nursing turnover is a serious issue that can compromise patient safety, increase health care costs and impact on staff morale. A qualitative design was used to analyze responses from 362 nurses collected from a national survey of nurses from medical and surgical nursing units across 3 Australian States/Territories. METHOD: A qualitative design was used to analyze responses from 362 nurses collected from a national survey of nurses from medical and surgical nursing units across 3 Australian States/Territories. RESULTS: Key factors affecting nursing turnover were limited career opportunities; poor support; a lack of recognition; and negative staff attitudes. The nursing working environment is characterised by inappropriate skill-mix and inadequate patient-staff ratios; a lack of overseas qualified nurses with appropriate skills; low involvement in decision-making processes; and increased patient demands. These issues impacted upon heavy workloads and stress levels with nurses feeling undervalued and disempowered. Nurses described supportive strategies: improving performance appraisals, responsive preceptorship and flexible employment options. CONCLUSION: Nursing turnover is influenced by the experiences of nurses. Positive steps can be made towards improving workplace conditions and ensuring nurse retention. Improving performance management and work design are strategies that nurse managers could harness to reduce turnover.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».