Mitigating Nurse Emigration: Strategies for Retaining South Africa's Healthcare Workforce
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aims to investigate the factors influencing the emigration of registered nurses from South Africa, focusing on their perceptions, motivations, and potential strategies for retention by employers and the government. Method: A quantitative, exploratory, and descriptive approach was employed, utilizing a structured questionnaire distributed to nursing students enrolled in distance education programs. The survey collected demographic data and insights into the reasons for emigration and retention strategies, with data analyzed using SPSS software. Findings: The primary motivations for nurse emigration were higher salaries, better working conditions, and career advancement opportunities abroad. The study revealed significant demographic influences, such as age, marital status, and family responsibilities, on nurses' decisions to emigrate. A high level of awareness regarding the emigration of peers and detailed understanding of emigration drivers were also noted. Novelty: This research provides a comprehensive analysis of nurse emigration from South Africa, highlighting the interplay between financial incentives, working conditions, and personal factors. It offers valuable insights for policymakers and healthcare administrators seeking to develop effective retention strategies. Conclusion: The study underscores the critical need for policies addressing income disparities, improving working conditions, and offering career development opportunities within South Africa to mitigate nurse emigration. These strategies are essential to maintaining a stable and effective healthcare workforce in the country
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».