Demand Forecasting of Nurse Talents in China Based on the Gray GM (1,1) Model: Model Development Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a global context, the shortage of nursing personnel has emerged as a significant challenge, particularly in countries such as China experiencing population aging. The inadequacy of nursing human resources has become one of the primary threats affecting the quality of health services available to Chinese residents. Therefore, forecasting the demand for nursing personnel has become an important issue. OBJECTIVE: This study presents a Gray GM (1,1) forecasting model for predicting the future 10-year demand for nursing workforce and the number of specialized geriatric nurses, aiming to provide a scientific basis for the development of policies in health care institutions in China. METHODS: Based on data from the China Statistical Yearbook 2022, the Gray GM (1,1) model was used to predict the demand for nursing jobs and geriatric nurses over the next 10 years (2024-2033). RESULTS: The results indicate that from 2024 to 2033, amidst a continuous growth in the overall population and an increasingly pronounced trend of population aging, the demand for nursing workforce in China, especially for specialized geriatric nurses, is projected to steadily increase. CONCLUSIONS: The paper provides a reference basis for the establishment of China's health care workforce system and the involvement of government departments in health care workforce planning.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».