From Policy to Practice: A Qualitative Study on Reforms and Frontline Retention in Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, healthcare reforms typically aim to improve the quality of care and access while making healthcare systems more efficient. These reforms have led to a 2-level healthcare system consisting of provincial and regional health authorities (RHAs). RHAs are responsible for providing and administering health services within specific territories. One of the 2 language-based RHAs in New Brunswick (NB) operates in French-speaking rural minority communities. This study explored key factors affecting the retention of nurses and physicians within a RHA operating in a language minority context. This descriptive qualitative study explored how macro-level decisions are experienced on the frontlines. Data were collected through semi-structured interviews with 21 physicians and 37 registered nurses, as well as 2 focus groups involving 20 key informants in managerial roles. Thematic analysis was used to identify key themes. Three main factors emerged: organizational accountability and frustration, local autonomy and contextual responsiveness, and a culture of openness and perceived loss of control. These factors are associated with policy changes that affect operational settings and resource distribution within the RHA and influence the retention of nurses and physicians. Stakeholders in health system reforms, including governments and RHAs, must recognize that policy adjustments can have direct implications on everyday care. Participants expressed a growing disconnect from decision-making hierarchies and a perceived loss of control. Both are seen as barriers to delivering quality care. Ensuring adequate support and resources for implementing system-level changes is key to fostering professional engagement and enhancing job satisfaction.
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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 | 0,022 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».