Assessing the contribution of immigrants to Canada’s nursing and health care support occupations: a multi-scalar analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization adopted the Global Strategy on Human Resources for Health Workforce 2030 in May 2016. It sets specific milestones for improving health workforce planning in member countries, such as developing a health workforce registry by 2020 and ensuring workforce self-sufficiency by halving dependency on foreign-trained health professionals. Canada falls short in achieving these milestones due to the absence of such a registry and a poor understanding of immigrants in the health workforce, particularly nursing and healthcare support occupations. This paper provides a multiscale (Canada, Ontario, and Ontario's Local Health Integration Networks) overview of immigrant participation in nursing and health care support occupations, discusses associated enumeration challenges, and the implications for health workforce planning focusing on immigrants. METHODS: Descriptive data analysis was performed on Canadian Institute for Health Information dataset for 2010 to 2020, and 2016 Canadian Census and other relevant data sources. RESULTS: The distribution of nurses in Canada, Ontario, and Ontario's Local Health Integration Networks reveal a growth in Nurse Practitioners and Registered/Licensed Practical Nurses, and contraction in the share of Registered Nurses. Immigrant entry into the profession was primarily through the practical nurse cadre. Mid-sized communities registered the highest growth in the share of internationally educated nurses. Data also pointed towards the underutilization of immigrants in regulated nursing and health occupations. CONCLUSION: Immigrants comprise an important share of Canada's nursing and health care support workforce. Immigrant pathways for entering nursing occupations are complex and difficult to accurately enumerate. This paper recommends the creation of an integrated health workforce dataset, including information about immigrant health workers, for both effective national workforce planning and for assessing Canada's role in global health workforce distribution and utilization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».