PP348 Topic: AS11–Healthcare Systems/Economic Evaluation/Capacity Building/Administration/Other: NURSE RETENTION IN PEDIATRIC CRITICAL CARE: IMPACTS OVERTIME AND REDEPLOYMENT ON NURSE INTENT TO LEAVE
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: Nurse attrition is an important and growing concern in pediatric critical care (PCC). Increased hiring opportunities have resulted in increased job mobility and trends to higher turnover in PCC nurses. Understanding frontline nurses’ perceptions of their work life and job satisfaction is a key step in addressing attrition in this workforce. We describe a single quaternary hospital study of the impacts of overtime and redeployment initiatives on job satisfaction and intent to leave in bedside PCC nurses. Methods: Electronic self-report surveys were sent to all PCC nurses. Data was collected via REDCap software and submitted anonymously online in January 2024 for descriptive statistical analysis. The survey was approved through the organization’s quality improvement process. Results: Forty-one percent (n=137) of eligible nurses completed the survey. Seventy-nine percent (n=108) reported they considered leaving their PCC bedside position in the last year. Less than 10% (n=11) felt that paid compensation was matched to their job demands. Participants reported they felt valued by peers and managers while acknowledging limited recognition for their specialty skills at the organizational level. Critical care premiums, scheduling benefits and improved workload ranked as the highest incentives for retention in this sample. Conclusions: Pediatric critical care nurses are at risk of job dissatisfaction and attrition. Creative compensation packages for nurses with specialty skill sets is an opportunity for organizations and nursing leaders to address nurse staffing shortfalls in this high demand area. Keywords: retention, nursing
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,236 | 0,061 |
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 ».