Work-related factors influencing home care nurse intent to remain employed
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care is shifting out of hospitals into community settings. In Ontario, Canada, home care organizations continue to experience challenges recruiting and retaining nurses. However, factors influencing home care nurse retention that can be modified remain largely unexplored. Several groups of factors have been identified as influencing home care nurse intent to remain employed including job characteristics, work structures, relationships and communication, work environment, responses to work, and conditions of employment. PURPOSE: The aim of this study was to test and refine a model that identifies which factors are related to home care nurse intentions to remain employed for the next 5 years with their current home care employer organization. METHODOLOGY/APPROACH: A cross-sectional survey design was implemented to test and refine a hypothesized model of home care nurse intent to remain employed. Logistic regression was used to determine which factors influence home care nurse intent to remain employed. FINDINGS: Home care nurse intent to remain employed for the next 5 years was associated with increasing age, higher nurse-evaluated quality of care, having greater variety of patients, experiencing greater meaningfulness of work, having greater income stability, having greater continuity of client care, experiencing more positive relationships with supervisors, experiencing higher work-life balance, and being more satisfied with salary and benefits. PRACTICE IMPLICATIONS: Home care organizations can promote home care nurse intent to remain employed by (a) ensuring nurses have adequate training and resources to provide quality client care, (b) improving employment conditions to increase income stability and satisfaction with pay and benefits,
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».