Impact and determinants of nurse turnover: a pan-Canadian study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: As part of a large study of nursing turnover in Canadian hospitals, the present study focuses on the impact and key determinants of nurse turnover and implications for management strategies in nursing units. BACKGROUND: Nursing turnover is an issue of ever-increasing priority as work-related stress and job dissatisfaction are influencing nurses' intention to leave their positions. METHODS: Data sources included the nurse survey, unit managers, medical records and human resources databases. A broad sample of hospitals was represented with nine different types of nursing units included. RESULTS: Nurses turnover is a major problem in Canadian hospitals with a mean turnover rate of 19.9%. Higher levels of role ambiguity and role conflict were associated with higher turnover rates. Increased role conflict and higher turnover rates were associated with deteriorated mental health. Higher turnover rates were associated with lower job satisfaction. Higher turnover rate and higher level of role ambiguity were associated with an increased likelihood of medical error. CONCLUSION: Managing turnover within nursing units is critical to high-quality patient care. A supportive practice setting in which role responsibilities are understood by all members of the caregiver team would promote nurse retention. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Stable nurse staffing and adequate managerial support are essential to promote job satisfaction and high-quality patient care.
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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 | 0,001 | 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 découle