Strategies for Reducing Nurses' Turnover in Specialty Care Clinics
Notice bibliographique
Résumé
The nursing shortage and high turnover rates are a problem in Canada and the world over. The purpose of this single case study was to explore leadership strategies that nurse leaders in specialty care clinics in Canada use to reduce nurse turnover. The participants were 7 nurse leaders from a single organization with specialty care clinics across Canada who all had above average nurse retention rates when compared to the case organization's average nurse retention rate. The authentic leadership theory was the conceptual framework. Data sources for this study were company documents, participants' semistructured interview responses, member checking of the interviews, and reflexive journal notes. Methodological triangulation was used to enhance validity. Data were analyzed using Yin's 5-step approach to qualitative data analysis. Data analysis yielded 4 categories of strategy themes for reducing nurse turnover: moral perspective, self-awareness, relational transparency, and balanced processing. The results of this study have the potential for positive social change in specialty care by providing senior leadership and nurse leaders of specialty care clinics with strategies that can contribute to nurse-retention initiatives. The availability of more nurses might improve the outcomes of patients who depend on these clinics for their regular infusion of specialty medicines to treat their critical illnesses, such as cancer or rare genetic diseases, where delay in treatment due to the unavailability of nurses can result in adverse consequences for patient care.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».