Work Setting, Community Attachment, and Satisfaction Among Rural and Remote Nurses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe community satisfaction and attachment among rural and remote registered nurses (RNs) in Canada. DESIGN AND SAMPLE: Cross-sectional survey of rural and remote RNs in Canada as part of a multimethod study.The sample consisted of a stratified random sample of RNs living in rural areas of the western country and the total population of RNs who worked in three northern regional areas and those in outpost settings. A subset of 3,331 rural and remote RNs who mainly worked in acute care, long-term care, community health, home care, and primary care comprised the sample. MEASURES: The home community satisfaction scale measured community satisfaction, whereas single-item questions measured work community satisfaction and overall job satisfaction. Community variables were compared across practice areas using analysis of variance, whereas a thematic analysis was conducted of the open-ended questions. RESULTS: Home care and community health RNs were significantly more satisfied with their work community than RNs from other practice areas. RNs who grew up in rural communities were more satisfied with their current home community. Four themes emerged from the open-ended responses that describe community satisfaction and community attachment. CONCLUSIONS: Recruitment and retention strategies need to include mechanisms that focus on community satisfaction, which will enhance job satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».