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Enregistrement W2604229316 · doi:10.1186/s12960-017-0201-8

Internationally educated nurses in Canada: predictors of workforce integration

2017· article· en· W2604229316 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésWorkforceHealth services researchSocial policyHealth administrationNursing researchNursingPublic healthMedicinePolitical scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Global trends in migration accompanied with recent changes to the immigrant selection process may have influenced the demographic and human capital characteristics of internationally educated nurses (IENs) in Canada and in turn the assistance required to facilitate their workforce integration. This study aimed to describe the demographic and human capital profile of IENs in Canada, to explore recent changes to the profile, and to identify predictors of IENs' workforce integration. METHODS: A cross-sectional, descriptive, correlational survey design was used. Eligible IENs were immigrants, registered and employed as regulated nurses in Canada. Data were collected in 2014 via online and paper questionnaires. Descriptive statistics were used to examine the data by year of immigration. Logistic regression modeling was employed to identify predictors of IENs' workforce integration measured as passing the licensure exam to acquire professional recertification and securing employment. RESULTS: The sample consisted of 2280 IENs, representative of all Canadian provincial jurisdictions. Since changes to the immigrant selection process in 2002, the IEN population in Canada has become more racially diverse with greater numbers emigrating from developing countries. Recent arrivals (after 2002) had high levels of human capital (knowledge, professional experience, language proficiency). Some, but not all, benefited from the formal and informal assistance available to facilitate their workforce integration. Professional experience and help studying significantly predicted if IENs passed the licensure exam on their first attempt. Bridging program participation and assistance from social networks in Canada were significant predictors if IENs had difficulty securing employment. CONCLUSIONS: Nurses will continue to migrate from a wide variety of countries throughout the world that have dissimilar nursing education and health systems. Thus, IENs are not a homogenous group, and a "one size fits all" model may not be effective for facilitating their professional recertification and employment in the destination country. Canada, as well as other countries, could consider using a case management approach to develop and tailor education and forms of assistance to meet the individual needs of IENs. Using technology to reach IENs who have not yet immigrated or have settled outside of urban centers are other potential strategies that may facilitate their timely entrance into the destination countries' nursing workforce.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,390 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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