Why older nurses leave the workforce and the implications of them staying
Notice bibliographique
Résumé
Aims and objectives: To identify factors that motivate older nurses to leave the workforce. Background: As many older nurses are now reaching retirement age and will be eligible for government-funded pensions, governments are concerned about the impending financial burden. To prepare for this scenario, many are looking at increasing the age of retirement to 67 or 70 years. Little is known about how this will affect the continuing employment of older nurses and the consequences for employers and the nurses themselves if they remain longer in the workforce. Design: Prospective randomised quantitative survey study. Methods: The Mature Age Workers Questionnaire, Job Descriptive Index and Job in General Scale were used to measure job satisfaction, intention to retire and factors encouraging retirement in registered nurses aged 45 years and over (n = 352) in Australia (July-August 2007). Results: There were 319 respondents. The mean age proposed for leaving the workforce was 61·7 years. Key motivators were: financial considerations (40·1%), primarily financial security; nurse health (17·4%) and retirement age of partner (13·3%). Conclusions: Older nurses are leaving the workforce prior to retirement or pension age, primarily for financial, social and health reasons, taking with them significant experience and knowledge. As financial considerations are important in older nurses decisions to continue to work, increasing the age of retirement may retain them. However, consideration will need to be given to ensure that they continue to experience job satisfaction and are physically and mentally able to undertake demanding work. Relevance to clinical practice: Increasing retirement age may retain older nurses in the workforce, however, the impact on the health of older nurses is not known, nor is the impact for employers of older nurses continuing to work known. Employers must facilitate workplace changes to accommodate older nurses.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».