MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407253537 · doi:10.2196/preprints.72089

Participatory Strategies to Enhance Resilience and Job Satisfaction and Reduce Stress to Mitigate Early Retirement Intentions Among Nurses: Protocol for a Qualitative Study (Preprint)

2025· preprint· en· W4407253537 sur OpenAlexaboutno aff
Ghada Derbel, Alexandra Lecours

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforcePsychological interventionJob satisfactionNursingPsychological resiliencePsychologyContext (archaeology)Aging in the American workforceApplied psychologyMedicineSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND As Canada’s population ages, so does its workforce. Early retirement among nurses is on the rise and has become the norm within this workforce. It represents a major concern for maintaining an adequate and qualified workforce. On the one hand, the decision to take early retirement can be influenced by various factors, including occupational stress. By contrast, low job satisfaction can exacerbate early retirement intentions, while resilience is positively associated with the intention to remain at work. Little is known about how to mobilize these factors to promote healthy job retention for nurses as they age. OBJECTIVE This study aims to (1) explore the experiences of older nursing staff regarding their intention to take early retirement and the influence of occupational stress, resilience, and job satisfaction; (2) explore interventions used to optimize the influence of resilience and job satisfaction and minimize the influence of occupational stress on early retirement; and (3) generate and validate participatory strategies tailored to the context of older nursing staff to optimize the influence of resilience and job satisfaction and minimize the influence of occupational stress on early retirement. METHODS A 3-phase qualitative research design will be used. In phase 1, we will use an interpretive descriptive design using semistructured interviews to explore the experience surrounding early retirement intentions and related factors among nurses. In phase 2, we will use a scoping review to explore interventions used to optimize the influence of resilience and job satisfaction and minimize the influence of occupational stress on early retirement. In phase 3, we will use the technique for research of information by animation of a group of experts method with a group of 8 participants. This method will allow us to generate and validate participatory strategies tailored to the context of older nurses. RESULTS Initial results are expected in August 2025. The findings of this study will be shared through multiple platforms to maximize their reach and impact. This will include publishing scientific articles, completing a research dissertation, and presenting at conferences. A concise summary document highlighting key findings will be sent to study participants, who will also have the option to receive links to the online publications derived from the research. CONCLUSIONS This protocol presents detailed information about the entire structure of the 3-phase research project. Studying early retirement issues among older nurses is essential. It promotes their health, retention, and inclusion, and recognizes their contributions to the sector. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT PRR1-10.2196/72089

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0640,008

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.

Tête enseignante Opus0,243
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRetirement, Disability, and EmploymentTravaux en français237 207