Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: A shortage of nearly half a million registered nurses threatened to disrupt health care services by the year 2020 as approximately one million registered nurses, born during the baby boom generation, were projected to retire. This predicted shortage would greatly affect the quality of patient care delivery. The predicted crisis drew the attention of stakeholders across the nation.Methods: This article summarizes strategies implemented to meet the growing demand for registered nurses by various agencies and stakeholders, the result of those efforts, and future challenges currently facing the profession.Results: Interventions resulted in a renewed interest in the profession of nursing. The total number of graduates from ADN and BSN programs more than doubled from 2002 to 2012. The number of master’s and doctoral program graduates more than tripled. Full time employment of registered nurses increased from 2.1 million in 2001 to 3.2 million in 2015.Future challenges and implications: Limited employment opportunities for new graduate nurses as hiring has slowed, concern over the quality of nursing education across all program types, and the need for ongoing assessment and implementation of guidelines permitting nurses to practice to the full scope of their educational preparation and capabilities during an era of continued health care reform, are among the challenges faced by the profession. In addition, delivery of safe and effective care to meet the needs of an aging population will present many challenges in the future.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».