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Enregistrement W3209576451 · doi:10.13162/hro-ors.v9i2.4594

Incentivizing Full-time Employment for New Graduate Nurses in Ontario: Impact of Policy on Care

2021· article· en· W3209576451 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrea Baumann, Mary Crea‐Arsenio, Jennifer Blythe

Notice bibliographique

RevueHealth Reform Observer - Observatoire des Réformes de Santé · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceNursingHealth human resourcesHealth careBusinessWork (physics)MedicineChristian ministryPolitical scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is consensus that a professional full-time nursing workforce leads to better patient outcomes and a safer health care environment. In 2007, the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care introduced the Nursing Graduate Guarantee (NGG), a policy mechanism designed to strengthen the nursing workforce by increasing full-time (FT) employment for newly graduated nurses. Several factors have affected the supply and employment status of nurses in the province over the past two decades, including the introduction of unregulated health care workers and crises such as SARS and COVID-19. A secondary analysis of the College of Nurses of Ontario registration database was conducted to identify and evaluate trends in the supply and employment of nurses in Ontario prior to and following introduction of the NGG. The results demonstrate that full-time employment of new registered nurses and new registered practical nurses initially increased but has since fallen to below pre-policy levels. Part-time work among newly graduated nurses is increasing across all sectors, signaling a diminishing effect of the NGG investments over time. Investments in health human resources have a stabilizing effect on the nursing workforce. Ensuring an adequate number of nurses is necessary for crisis preparation, management and recovery, particularly in sectors with low surge capacity such as long-term care. However, sustained financial, political, public, and professional support is required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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