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Enregistrement W4411045495 · doi:10.1016/j.jamda.2025.105710

Turnover Contemplation in Long-Term Care: Examining Personal and Structural Variables in Canada

2025· article· en· W4411045495 sur OpenAlexafffundabout
Guytano Virdo, Tamara Daly

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Directors Association · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDescriptive statisticsMedicineContemplationAutonomyLong-term careTurnoverLogistic regressionGerontologyFamily medicineNursingStatisticsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: There are high rates of turnover documented among frontline care work staff in long-term residential care (LTC). Turnover has been associated with negative organizational outcomes. This study examined turnover contemplation among LTC workers in several Canadian provinces. DESIGN: A questionnaire including closed- and open-ended questions was sent out to Canadian LTC workers. Workers received a hard copy of the survey through mail and were able to send the hard copy back or complete the survey online. SETTING AND PARTICIPANTS: Canadian LTC workers (N = 347) were surveyed about their work using open- and closed-ended questions. This included demographic information and variables related to working conditions, interactions with supervisors and colleagues, and resident care. METHODS: Data were analyzed in IBM SPSS Statistics. Descriptive statistics and a binary logistic regression were performed using turnover contemplation as the outcome variable. RESULTS: Among Canadian LTC workers, contemplating leaving their current position is significantly and positively associated with lower support from immediate supervisors, working in a non-government-owned facility, and having less autonomy to perform more social care tasks. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: LTC facilities, and systems more broadly, could improve worker retention rates by improving supervisory support and allowing workers to spend more time meaningfully interacting with patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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