The early retiree divests the health workforce: a quantitative analysis of early retirement among Canadian Registered Nurses and allied health professionals
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 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: (1) To test the predictive validity of our conceptual model of early retirement among publicly employed, Canadian RNs and AHPs and (2) to compare, across professions, model fit and factor significance METHODS: We conducted multivariable logistic regression in two data sets, one consisting of 483 retired RNs and the other of 177 retired AHPs. The number of AHP respondents limited our ability to comprehensively test the model. RESULTS: Eighty-five percent of RNs and 77% of AHPs had retired early. (1) Results indicate that 25% of variance in RN early retirement and 19% of variance in AHP early retirement was explained by included variables. (2) Organizational restructuring increased odds of early retirement by more than 100% among RNs and AHPs. Among RNs (but not AHPs), both financial possibility and caregiving responsibilities predicted early retirement at statistically significant levels, while a "desire to stop working" predicted retirement at or after 65 years of age. CONCLUSIONS: 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 towards retirement and work-related factors, could deepen our understanding of the phenomenon of RN/AHP early retirement.
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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».