Targeting the nurse practitioner workforce: Influences and barriers in choosing rural practice
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Recruitment and retention of primary care providers are projected to worsen in rural regions. Nurse practitioners (NPs) are a crucial solution to the shortage of primary care providers in rural America. Little research exists regarding factors influencing new NPs’ decisions to practice in rural settings, as well as practice readiness. The purpose of this study is to explore factors influencing new NPs’ decision to practice in rural settings.Methods: A survey of family nurse practitioner (FNP) graduates in a rural state was conducted. The survey measured rural background, current practice environment, the impact of rural clinical experiences on readiness to practice, and perceptions of rural NP practice.Results: The data collected over five years (N = 42) indicated several factors that influenced an NP’s decision to choose a position in a rural or underserved setting. A wide scope of practice, rural roots, a desirable job offer, and strong relationships were influential when choosing rural practice.Conclusions: Most respondents (69%) were not practicing in rural or underserved areas. Among those who were, the ability to practice to the full scope of education and autonomy were the most important factors. However, respondents were also apprehensive and intimidated with the broad skill set required in rural care. Implications: This study provides insight into factors and barriers for new graduate NPs in choosing a rural practice setting as well as possible solutions to the rural workforce shortage.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».