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Enregistrement W4417458180 · doi:10.1111/inr.70140

Worsening Shortages, Mass Departures, Intolerable Working Conditions: A Media Analysis of Canada's Nursing Workforce Crisis

2025· article· en· W4417458180 sur OpenAlexafffundabout
Candice McTavish, Linda M. Hall, Sheri Price, Sanja Visekruna, A Blain

Notice bibliographique

RevueInternational Nursing Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Education, Practice, and Leadership
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWorkforceGovernment (linguistics)PreparednessMass mediaMEDLINEWorkforce planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To explore the nature and content of Canadian media coverage surrounding the COVID-19 pandemic by wave - spanning from 2020 to 2024, identifying health policy and system responses that emerged as strategies in retaining the nursing workforce. BACKGROUND: COVID-19 was an unprecedented health crisis impacting healthcare delivery and the healthcare workforce globally. It caused tremendous turbulence and strain, testing system capacity due to staff shortages, resource limitations and issues accommodating high volumes and acuity levels of patients. Across Canada, the pandemic resulted in mobilization of policy and system responses to address workforce challenges that emerged. METHODS: A qualitative content analysis was conducted of online media coverage from nursing organizations and government websites published from January 2020 to March 2024, as well as newspaper articles from the Canadian Newsstream database. RESULTS: Synthesized findings were categorized according to waves of the pandemic, highlighting key themes surrounding system and policy responses that emerged. Government investments to increase wages, educate additional staff and enhance protection for workers were among the measures employed. DISCUSSION: This review captures the evolution and progression of the health crisis, its impact on the nursing workforce and associated responses. Workforce development and retention were emphasized through measures to enhance mental health and wellness, improve protection for workers and address safe staffing practices. CONCLUSION: Nurses played a pivotal role throughout the global pandemic. Multiple system and policy responses were identified as key facets in strengthening, supporting and sustaining the nursing workforce. IMPLICATIONS FOR NURSING AND NURSING POLICY: Measures implemented illustrate the instrumental role that stakeholders, including the government and nursing organizations, play in building capacity and prioritizing efforts to protect nurses and enhance preparedness for future outbreaks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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