A study of occupational employment and retention using linked occupational licensing, education and population registry data
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesShortages of healthcare professionals are an ongoing challenge, but administrative data systems typically lack systematically collected data on occupation. This study outlines the development of data sharing agreements with occupational licensing authorities in New Brunswick, Canada, and uses resulting linked data to study the employment and retention decisions of professionals. MethodsWe describe engagements with the licensing authorities of three regulated occupations - registered nurses, paramedics and social workers - that led to the development and approval of data sharing agreements with each authority. We focus particular attention on data safeguards and the role of those authorities in the subsequent use of their data. We then outline the data sharing and linkage processes that combined occupational regulatory data with postsecondary education data and population registry data drawn from public health insurance records. Finally, we present results on the employment and retention outcomes of individuals licensed to practice in these occupations. ResultsWe engaged with senior administrators in the licensing bodies for three regulated health occupations in NB to identify priority questions and challenges around recruitment and retention of individuals in those occupations, including consideration of new pathways to licensure such as practice-ready assessment. These discussions led to the development of formal data sharing agreements between the licensing bodies and our organization, a provincial university-based data custodian, that involved the transfer of identifiable, linkable person-level registry information. Separate analyses were undertaken of employment and retention decisions of individuals in each occupation. Common themes identified for each occupation include significant rates of exit within five years of commencing work for those individuals not originally from NB, but not for NB-born individuals, even those who were educated outside the province. ConclusionRegulatory data from licensing bodies is a valuable source of information on employment in specific occupations of interest when broader population-level systematic collection of data on occupation of employment is unavailable. Linked person-level data is crucial for understanding entry into and exit from health occupations facing chronic shortages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».