Unraveling attrition and retention: A qualitative study with rehabilitation professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health human resources are scarce worldwide. In occupational therapy (OT), physical therapy (PT), and speech-language pathology (S-LP), attrition and retention issues amplify this situation and contribute to the precarity of health systems. OBJECTIVE: To investigate the phenomena of attrition and retention with OTs, PTs and S-LPs who stayed in, or left their profession. METHODS: Cultural-historical activity theory provided the theoretical scaffolding for this interpretive description study. We used purposeful sampling (maximum variation approach) to recruit OTs, PTs, and S-LPs from Quebec, Canada. Individual interviews were conducted with 51 OTs, PTs, and S-LPs from Quebec, Canada, in English or French (2019-2020). Inductive and deductive approaches, and constant comparative techniques were used for data analysis. RESULTS: Six themes were developed: 1) characteristics of work that made it meaningful; 2) aspects of work that practitioners appreciate; 3) factors of daily work that weigh on a practitioner; 4) factors that contribute to managing work; 5) relationships with different stakeholders that shape daily work; and 6) perceptions of the profession. Meaningfulness was tied to participants' sense that their values were reflected in their work. Factors outside work shaped participants' work experiences. Recurrent negative experiences led some to leave their profession. CONCLUSION: Findings underscore a critical need to address contributing factors to attrition and retention which are essential to ensuring the availability of OTs, PTs and SLPs for present and future rehabilitation needs.
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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 | 0,030 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».