Global prevalence of turnover intention among intensive care nurses: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurse turnover is considered a major cause of nurse shortage, representing problems for health care systems in terms of both quality and cost of care for patients, and intention to leave is the strongest practical predictor variable of actual turnover. AIM: This systematic review and meta-analysis aims at exploring the global prevalence of turnover intention in intensive care nurses. DESIGN: This was a systematic literature review. METHODS: A systematic review of empirical quantitative studies on turnover intention in nurses of intensive care units (ICUs), published in English till March 2021, was conducted. The databases PubMed, Embase, ISI Web of Knowledge, and CINAHL were searched. Eligible studies were observational or descriptive studies that reported the prevalence of turnover intention among nurses in all types of ICUs. The quality of studies was assessed using a modified Newcastle-Ottawa Scale. A random effect meta-analysis was conducted to estimate the pooled prevalence of turnover intention among ICU nurses. RESULTS: We identified 18 cross-sectional studies investigating a total of 23 140 intensive care nurses from 23 countries. The intention to leave rate was ranged from 3.0% to 75.0%. The pooled prevalence of turnover intention was 27.7% (95% confidence interval: 21.6%-34.3%). CONCLUSIONS: This meta-analysis showed that more than 27% of the intensive care nurses had the intention to leave worldwide. In the current context of nursing shortage, efforts should be made to improve conditions for this important group of care providers. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: The prevalence of turnover intention is relatively high among intensive care nurses. Nurse managers should take this intention seriously, as the intention to leave may lead to an actual decision to leave the profession.
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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 | 0,019 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,060 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».