Global migration and factors influencing retention of Asian internationally educated nurses: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given nurses' increasing international mobility, Asian internationally educated nurses (IENs) represent a critical human resource highly sought after within the global healthcare workforce. Developed countries have grown excessively reliant on them, leading to heightened competition among these countries. Hence, this review aims to uncover factors underlying the retention of Asian IENs in host countries to facilitate the development of more effective staff retention strategies. METHODS: A mixed-methods systematic review was conducted using the Joanna Briggs Institute methodology for mixed-method systematic review. A search was undertaken across the following electronic databases for studies published in English during 2013-2022: CINAHL, Embase, PubMed, Scopus, Web of Science and PsycINFO. Two of the researchers critically appraised included articles independently using the Joanna Briggs Critical Appraisal Tools and Mixed Methods Appraisal Tool (version 2018). A data-based convergent integrated approach was adopted for data synthesis. RESULTS: Of the 27 included articles (19 qualitative and eight quantitative), five each were conducted in Asia (Japan, Taiwan, Singapore and Malaysia), Australia and Europe (Italy, Norway and the United Kingdom); four each in the United States and the Middle East (Saudi Arabia and Kuwait); two in Canada; and one each in New Zealand and South Africa. Five themes emerged from the data synthesis: (1) desire for better career prospects, (2) occupational downward mobility, (3) inequality in career advancement, (4) acculturation and (5) support system. CONCLUSION: This systematic review investigated the factors influencing AMN retention and identified several promising retention strategies: granting them permanent residency, ensuring transparency in credentialing assessment, providing equal opportunities for career advancement, instituting induction programmes for newly employed Asian IENs, enabling families to be with them and building workplace social support. Retention strategies that embrace the Asian IENs' perspectives and experiences are envisioned to ensure a sustainable nursing workforce.
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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 | 0,010 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».