Clinical Nurse Educators’ Job Satisfaction and Turnover Intentions: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical Nurse Educators (CNEs) play a critical role in supporting the recruitment, retention, and professional development of staff nurses in acute care hospital settings. In the context of the COVID-19 pandemic, which has exacerbated global nursing shortages, CNEs are reporting high levels of burnout associated with unpredictable work expectations and nursing workforce challenges. However, the factors that influence job satisfaction and turnover intentions among CNEs are not well understood. OBJECTIVE: The objective of this scoping review is to provide a comprehensive overview of existing literature that focuses on job satisfaction and turnover intentions among CNEs within the acute care setting. METHODS: Joanna Briggs Institute and PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) guidelines will be used for this scoping review. Using a predetermined query of keywords, a comprehensive search will be conducted in SCOPUS, CINAHL, MEDLINE, PsycINFO, Web of Science, citation searching, and gray literature sources to identify studies published between January 2013 and August 2024. This review will consider all literature sources that explore the concept of job satisfaction and turnover intentions of CNEs in the context of acute care settings such as hospitals and short-stay units. Two independent reviewers will screen and select studies, and data extraction will be completed using Covidence (Veritas Health Innovation) systematic review software to gather specific data from each literature source. The results will be synthesized to map out themes within existing literature and to identify areas for further research. Supported by tables and graphs, thematic content analysis will be used to provide an extensive overview of what is known about the topic of interest. RESULTS: The online database literature search was initiated in January 2025, with a total of 4306 records identified during the initial search. After removing duplicates, 2354 unique records will be screened based on title and abstract. As of February 2025, title and abstract screening is currently underway, with a subsequent full-text screening and gray literature search to follow. We expect data analysis to be completed in April 2025 and results published in May 2025. CONCLUSIONS: Rather than evaluating the significance of findings in individual studies, this review will contribute new insights to the existing literature and identify areas for further research. TRIAL REGISTRATION: OSF Registries osf.io/ectu7; https://osf.io/ectu7. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/66712.
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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 | 0,092 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,107 | 0,018 |
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 ».