Divesting the workforce: An analysis of Canadian health professionals’ early retirement
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early retirement (before age 65) is the norm among Registered Nurses (RNs) and allied health professionals (AHPs) employed in Canada’s public health system. As a country whose population is rapidly aging, it is in Canada’s best interest to try and extend the work lives of RNs and AHPs. Objectives: To test a previously validated model of early retirement among publicly employed, Canadian RNs and AHPs and to compare, across professions, model fit and factor significance. Methods: Conducted multivariable logistic regression in two nationally representative data sets, one consisting of 483 retired RNs and the other of 177 retired AHPs. All respondents had already retired. Inadequate statistical power limited our ability to comprehensively test the model. Results: Most Canadian, publicly-employed RNs and AHPs retire early (85% and 77% respectively). Results indicate that 25% of variance in RN early retirement and 19% of variance in AHP retirement was explained by included variables. Organizational restructuring increased odds of early retirement by more than 100% among RNs and AHPs. Among RNs, financial possibility and caregiving responsibilities were both significantly predictive of early retirement while a “desire to stop working” was predictive of late or “on-time” retirement. Conclusion: Clearly there is much more to learn about RN and AHP pathways to early retirement. Further research, ideally research exploring the role of workplace characteristics, attitudes and beliefs and work-related factors, could deepen our understanding of the phenomenon.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».