Recruitment and Retention of Nurses: Challenges Facing Hospital and Community Employers
Notice bibliographique
Résumé
Understanding nurses' perceptions of their workplaces underpins successful recruitment and retention initiatives, particularly in this time of global nursing shortage. The American Nurses Association and the American Academy of Nursing have identified "magnet characteristics"--organizational factors that support excellent practice and working conditions in hospital settings. Using selected magnet characteristics, this exploratory study examined nurses' perceptions of their work experiences in both hospital and community settings. Mail surveys were completed by community and hospital nurses (n = 1248) selected randomly from a provincial registry in Ontario, Canada. Scales measured organizational factors (organizational and immediate supervisor support, decentralized decision-making, nurse-physician relationships and work-group cohesiveness) and job-related factors (autonomy, job challenge, work demands, fair treatment, work-status congruence; satisfaction with career, salary, working conditions) of nurses' experiences in their work settings. Nurses in both sectors wanted more opportunities to participate in decision-making and recognition for their contributions to their organizations. In the hospital sector, nurses reported significantly lower levels of perceived organizational and supervisory support and autonomy, and were less satisfied with working conditions and scheduling. Nurses in the community sector were most dissatisfied with salary. No cross-sector differences were reported on nurse-physician relationships, degree of job challenge or career satisfaction. Successful recruitment and retention initiatives hinge on the ability (and willingness) of healthcare organizations to attend to the concerns expressed by nurses and create work settings that are attractive to both new recruits and nurses currently in their employ.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».