An examination of retention factors among registered nurses in Northeastern Ontario, Canada: Nurses intent to stay in their current position
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of the study was to examine factors related to the retention of registered nurses in northeastern Ontario, Canada. OBJECTIVE/METHOD: A cross-sectional survey of registered nurses working in northeastern Ontario, Canada was conducted. Logistic regression analyses were used to consider intent to stay in current employment in relation to the following: 1) demographic factors, and 2) occupation and career satisfaction factors. RESULTS: A total of 459 (29.8% response rate) questionnaires were completed. The adjusted odds logistic regression analysis of RNs who intended to remain in their current position for the next five years, demonstrated that respondents in the 46 to 56 age group (OR: 2.65; 95% CI: 1.50 to 4.69), the importance of staff development in the organization (OR: 3.04; 95% CI: 1.13 to 8.13) northeastern Ontario lifestyle (OR: 2.61; 95% CI: 1.55 to 4.40), working in nursing for 14 to 22.5 years (OR: 2.55; 95% CI: 1.10 to 5.93), and working between 0 to 1 hour of overtime per week (OR: 1.20; 95% CI: 1.20 to 4.64) were significant factors in staying in their current position for the next five years. CONCLUSIONS: This study shows that a further understanding of the work environment could assist with developing retention for rural nurses. Furthermore, employers may use such information to ameliorate the working conditions of nurses, while researchers may use such evidence to develop interventions that are applicable to improving the working conditions of nurses.
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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 | 0,000 | 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 ».