Causes and effects of hospital nursing shortages to consider potential feedback effects: an umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada and internationally, health systems have experienced rising healthcare staffing shortages in recent years. Specifically, this study seeks to analyse evidence on the causes and effects of hospital nursing shortages, to consider whether shortages may be self-reinforcing. It complements an existing linear healthcare workforce logic model (Sonderegger et al., 2021) by considering whether there may be evidence that implies the existence of feedback loops (a form of system dynamics). METHODS: An umbrella review was undertaken to identify both causes and effects of hospital nursing shortages. A two-phase approach was undertaken: first, a review of all articles to identify a common list of factors, and second, a subsequent line-by-line review to ensure comprehensive coding. RESULTS: The umbrella review identified several specific issues which were both causes and effects of nursing shortages, across a number of articles. This suggests that shortages could be self-reinforcing. For policymakers, the implication is that early intervention is likely to support the resilience and retention of hospital nurses. For researchers, this study highlights the risk of biased coefficients within econometric analysis and provides a testable cross-country hypothesis for the impacts of early intervention. CONCLUSIONS: Overall, this study contributes to existing academic literature and practical policymaking by identifying evidence that nursing shortages may be self-reinforcing. Through proactive intervention to restrain the growth of workforce shortages, policymakers can support the welfare of healthcare service users and nurses themselves.
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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 | 0,012 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».