Prioritizing the Compensation Mechanisms for Nurses Working in Emergency Department of Hospital Using Fuzzy DEMATEL Technique: A Survey from Iran
Notice bibliographique
Résumé
AIM AND BACKGROUND: Nursing professionals are the most important human resources that provide care in the Emergency Departments at hospitals. Therefore appropriate compensation for the services provided by them is considered as a priority. This study aims to identify and prioritize the factors affecting the compensation for services provided by the EDs nurses. METHODS: Twenty four nurses, hospital administrators, local and national health authorities participated in a cross sectional study conducted in 2012. The participants discussed on different compensation mechanisms for nurses' of EDs, in six groups according to Focus Group Discussion (FGD) technique, resulted in the adopted mechanisms. Opinions of the participants on the mechanisms were obtained via paired matrices using fuzzy logic. Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) technique was used for prioritizing the adopted mechanisms. FINDINGS: Among the compensation mechanisms for nurses of ED services, both Monthly fixed amounts (9.0382) and increasing the number of vacation days (9.0189) had highest importance. The lowest importance was given to the performance-based payment (8.9897). Monthly fixed amounts, increasing the number of vacation days, decreasing the working hours and performance-based payment were recognized as effective factors. Other mechanisms are prioritized as use of the facilities, increase in emergency tariff, job promotions, non-cash payments, continuing education, and persuasive years. CONCLUSION: According to the results, the nurses working in the EDS of the hospitals were more likely to receive non-cash benefits than cash benefits as compensation.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».