Managerial Support Matters: Predictors of Nurses’ Turnover Intentions During the COVID-19 Pandemic in The Bahamas
Notice bibliographique
Résumé
Amidst the prolonged COVID-19 pandemic, nurses in The Bahamas faced challenges such as exacerbation of severely limited job resources and heightened job demands. Anecdotal evidence suggested that these conditions jeopardized nurses’ well-being and increased their turnover intentions. An incomplete understanding of factors influencing Bahamian nurses’ turnover intentions, during periods of crises limits our ability to formulate appropriate retention strategies. The purpose of this study was to 1) examine the influence of job demands and job resources on nurses’ turnover intentions, and 2) identify key predictors of turnover intentions of nurses employed in a public acute care hospital in The Bahamas during the COVID pandemic. Data were collected from regulated nurses between January and April 2022 using a cross-sectional, descriptive, survey design. Stepwise multiple linear regression analysis was used to predict relationships among turnover intentions and job demands and job resources. The study found that managerial support was a statistically significant job resource that predicted nurses’ turnover intentions (B = -.25, p= 0.19). Support from immediate nursing supervisors was a key predictor of nurses’ turnover intentions among Bahamian nurses. It is essential for nurse managers and other stakeholders to be aware of the importance of managerial support for reducing nurse turnover intentions, especially during crises.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».