Characteristics of commuting and non-commuting rural-dwelling nurses in eastern Washington
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to explore characteristics of rural-dwelling nurses who may or may not commute for work to an urban area. Rural communities often face a lack of healthcare provider access, including lack of access to registered nurses. With 40% of hospitals and other healthcare facilities located in rural areas, there is a critical need to obtain information about rural nurse workforce issues. Limited research has been conducted on RNs who commute to work in urban areas. To extend this research and provide more information about rural commuting nurses, a pilot study was completed in three rural counties in Washington State. Methods: A convenience sample of 72 rural-dwelling nurses was recruited through email and mail invitation. Survey data were collected using Qualtrics software. Descriptive statistics were used to determine general characteristics. Chi-square analysis was used to compare respondents who commute to those who do not. Results: Differences noted between the commuting and non-commuting nurses included non-commuters being more likely to be dissatisfied overall with their primary facility, current base salary, and salary range for their position than commuters. There were no nurses in advanced practice in the non-commuting group. Conclusions: This pilot study supports the need for further research with larger samples and in more rural counties of eastern Washington to better assess needs and characteristics of both commuting and non-commuting nurses. This information can assist rural healthcare employers to develop and implement the most effective strategies to keep the rural nurse workforce in the community.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».