The employment, retention and exit of publicly employed nurses in New Brunswick, Canada: An analysis using linked administrative data
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesAs in many jurisdictions, New Brunswick (Canada) is facing an acute and continuing shortage of registered nurses as recruitment fails to keep pace with retirements and resignations. The purpose of this retrospective study is to analyze the recruitment, retention and exit decisions of nurses in the NB public health system.
 MethodsThe analysis will use a unique linked administrative data set that combines individual-level nurse employment data, immigration landing records, university graduation data and Medicare health insurance registry data on all publicly employed registered nurses in NB as well as individuals who graduated from a University nursing program in NB and immigrants to NB who previously trained as nurses in their home country. Data are provided by multiple government departments and are accessed through the NB Institute for Research, Data and Training. The analysis will include both descriptive statistics and econometric methods appropriate to the particular outcome of interest.
 ResultsThe analysis will present results on four dimensions of nursing employment. The first is transitions from nursing programs in NB universities into employment in the NB public health system. The second is transitions of internationally educated nurses into employment as nurses in the NB public system and the timing of those transitions, which will reflect the process of credential evaluation, training and licensure. The third is exits from employment in the public health system, with consideration of both retirement and pre-retirement departures. The fourth is mobility decisions of those nurses exiting employment and whether they remain in the province after leaving employment. The potential effects of a range of demographic, geographic and health system level factors on these outcomes will be considered.
 ConclusionAnalysis of entry to and exit from nursing employment in NB and factors associated with those dynamics will be vital for health resource planning for a province dealing with growing labour shortages. The unique nature of the linked data will also generate important insights for other jurisdictions facing similar challenges.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».