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Enregistrement W4384569935 · doi:10.12927/cjnl.2023.27126

Retention of Canadian Advanced Practice Nurses: What Will It Take?

2023· article· en· W4384569935 sur OpenAlexaffvenueabout
Jennifer Splane, Samantha Horvath, Erin Ziegler, Isabelle Savard, Nancy Carter, Kelley Kilpatrick, Denise Bryant‐Lukosius, Ruth Martin‐Misener

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcMaster UniversityCanadian Institute for Advanced ResearchMcMaster University Medical CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceNursingAdvanced Practice NursesEconomic shortageHealth careNurse practitionersMedicineNursing shortageHuman resourcesPhysician assistantsBusinessNurse educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The retention of Canada's advanced practice nurses (APNs), including clinical nurse specialists and nurse practitioners, is a national health human resources issue. APNs are essential within the Canadian healthcare workforce for meeting patient and population health needs, often in underserved communities. A shortage of APNs will exacerbate barriers to access to care for patients across sectors, including primary, acute, long-term and transitional care settings. This paper provides highlights from literature reporting on the state of APN human resources in Canada, including influential barriers and facilitators, and recommendations for retaining these important leaders in the healthcare workforce.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0130,004
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,097 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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