Survey of Former Audiologists: Reasons for Leaving the Profession
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Audiologists play an essential role in hearing health care. It has been predicted that the supply of audiologists may fail to meet future market demand. One way to improve the number of available audiologists is to improve retention. The purpose of this study was an exploration of audiologist attrition as a first step toward creating strategies to improve retention. METHOD: A survey completed by 47 former audiologists included questions about demographics, why participants entered and exited the audiology profession, and job satisfaction. RESULTS: Participants cited lack of reward as the most common reason for leaving the profession. About a third disliked the for-profit hearing aid dispensing aspect of the profession, and a few would return to the profession for an audiology job that did not involve hearing aid dispensing. About a quarter left audiology to pursue other opportunities (e.g., selling a private practice), and about a quarter reported poor psychosocial work environment. CONCLUSION: Findings highlight the need for national efforts focused on (a) improving audiology awareness so students have a greater understanding of audiology as they are exploring career choices, (b) advocating for improved compensation overall and compensation models that de-emphasize sales-based financial incentives, and (c) creating strategies to help improve audiologists' work environment and opportunities for leadership roles. SUPPLEMENTAL MATERIAL: https://doi.org/10.23641/asha.28599341.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».