Understanding the factors which promote registered nurses’ intent to stay in emergency and critical care areas
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVE: To explore the influential factors and strategies that promote an experienced nurse's intent to stay in their emergency or critical care area. BACKGROUND: Turnover among registered nurses (herein referred to as nurses) working in specialty areas of practice can result in a range of negative outcomes. The retention of specialty nurses at the unit level has important implications for hospital and health systems. These implications include lost knowledge and experience which may in turn impact staff performance levels, patient outcomes, hiring, orientating, development of clinical competence and other aspects of organizational performance. DESIGN: This qualitative study used an interpretive descriptive design to understand nurses' perceptions of the current factors and strategies that promote them staying in emergency or critical care settings for two or more years. METHODS: Focus groups were conducted with 13 emergency and critical care nurses. Data analysis involved thematic analysis that evolved from codes to categories to themes. RESULTS: Four themes were identified: leadership, interprofessional relationships, job fit and practice environment. In addition, the ideas of feeling valued, respected and acknowledged were woven throughout. CONCLUSIONS: Factors often associated with nurse attrition such as burnout and job stresses were not emphasised by the respondents in our study as critical to their intent to stay in their area of practice. This study has highlighted positive aspects that motivate nurses to stay in their specialty areas. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: To ensure quality care for patients, retention of experienced emergency and critical care nurses is essential to maintaining specialty expertise in these practice settings.
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.
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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».