Interventions for supporting nurse retention in rural and remote areas: an umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Retention of nursing staff is a growing concern in many countries, especially in rural, remote or isolated regions, where it has major consequences on the accessibility of health services. PURPOSE: This umbrella review aims to synthesize the current evidence on the effectiveness of interventions to promote nurse retention in rural or remote areas, and to present a taxonomy of potential strategies to improve nurse retention in those regions. METHODS: We conducted an overview of systematic reviews, including the following steps: exploring scientific literature through predetermined criteria and extracting relevant information by two independents reviewers. We used the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) criteria in order to assess the quality of the reports. FINDINGS: Of 517 screened publications, we included five reviews. Two reviews showed that financial-incentive programs have substantial evidence to improve the distribution of human resources for health. The other three reviews highlighted supportive relationships in nursing, information and communication technologies support and rural health career pathways as factors influencing nurse retention in rural and remote areas. Overall, the quality of the reviews was acceptable. CONCLUSIONS: This overview provides a guide to orient future rural and remote nurse retention interventions. We distinguish four broad types of interventions: education and continuous professional development interventions, regulatory interventions, financial incentives, and personal and professional support. More knowledge is needed regarding the effectiveness of specific strategies to address the factors known to contribute to nurse retention in rural and remote areas. In order to ensure knowledge translation, retention strategies should be rigorously evaluated using appropriate designs.
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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 | 0,017 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».