Plan, recruit, retain: a framework for local healthcare organizations to achieve a stable remote rural workforce
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recruiting and retaining a skilled health workforce is a common challenge for remote and rural communities worldwide, negatively impacting access to services, and in turn peoples' health. The research literature highlights different factors facilitating or hindering recruitment and retention of healthcare workers to remote and rural areas; however, there are few practical tools to guide local healthcare organizations in their recruitment and retention struggles. The purpose of this paper is to describe the development process, the contents, and the suggested use of The Framework for Remote Rural Workforce Stability. The Framework is a strategy designed for rural and remote healthcare organizations to ensure the recruitment and retention of vital healthcare personnel. METHOD: The Framework is the result of a 7-year, five-country (Sweden, Norway, Canada, Iceland, and Scotland) international collaboration combining literature reviews, practical experience, and national case studies in two different projects. RESULT: The Framework consists of nine key strategic elements, grouped into three main tasks (plan, recruit, retain). Plan: activities to ensure that the population's needs are periodically assessed, that the right service model is in place, and that the right recruits are targeted. Recruit: activities to ensure that the right recruits and their families have the information and support needed to relocate and integrate in the local community. Retain: activities to support team cohesion, train current and future professionals for rural and remote health careers, and assure the attractiveness of these careers. Five conditions for success are recognition of unique issues; targeted investment; a regular cycle of activities involving key agencies; monitoring, evaluating, and adjusting; and active community participation. CONCLUSION: The Framework can be implemented in any local context as a holistic, integrated set of interventions. It is also possible to implement selected components among the nine strategic elements in order to gain recruitment and/or retention improvements.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle