Canadian cancer nurses' views on recruitment and retention
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The purpose of this study was to explore oncology nurses' perceptions about recruitment and retention. BACKGROUND: Competition among healthcare organizations to recruit and retain qualified nurses is a real-life challenge. Focusing attention on human resource planning in oncology is highlighted by both the worsening nursing shortage and cancer incidence. METHODS: A participatory action research approach was used and 12 focus groups with 91 cancer nurses were conducted across Canada to collect data about strategies that could improve recruitment and retention. RESULTS: Four themes emerged reflecting oncology nurses' beliefs and values about organizational practices that attract and retain nurses and they are as follows: (1) recognizing oncology as a specialty, (2) tacit knowledge no longer enough, (3) gratification as a retaining factor, and (4) relationship dependent on environment. CONCLUSIONS: Participants highlighted leadership, recognition and professional and continuing education opportunities as critical to job satisfaction and organizational commitment. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Recruitment and retention were viewed as a continuum where organizational investment begins with a well-developed orientation and ongoing mentorship to ensure knowledge development. The challenge for nurse leaders is to use the evidence generated from this study and previous studies to develop professional practice environments that facilitate the cultural changes needed to build and sustain a quality nursing workforce.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».