Notice bibliographique
Résumé
The Nurse Practitioner (NP) role has emerged to meet the growing need for access to primary health care (PHC). To ensure that the NP role is sustainable and provides access to PHC for Ontarians, there is a need to examine NP work environments and NP responses to their work environments, such as retention. Currently, factors influencing the retention of primary health care NPs in Ontario are not well known. As Ontario continues to invest a large amount of health care spending in emerging PHC organizational structures to enable access to primary care, health human resource strategies for NP retention are essential. However, there is a paucity of literature on NP work, work environments, and their impact on important NP and health care system outcomes, including retention. The primary objective of this study was to investigate the underlying factors influencing retention of NPs in PHC in Ontario. The primary research question was: what are the effects of individual NP characteristics, NP practice characteristics, and NP organizational characteristics on PHC nurse practitioner intent to remain employed (ITR) in Ontario? A non-experimental descriptive cross-sectional survey design was implemented. Self-administered surveys were mailed to primary health care NPs in Ontario with follow-up using a modified Dillman approach. Two hundred and seventy-three surveys were completed resulting in a useable response rate of 52.9%. A hypothesized model of the underlying factors influencing ITR of NPs in PHC in Ontario was tested using multiple regression. Regression results indicate that administration-NP relations, work-life balance, and family situation significantly explained 14% of the variance in primary health care NP intent to remain employed in Ontario (p
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».