The underlying causes for the shortage of nurses and how to rectify it: a comparison between Canada and Israel
Notice bibliographique
Résumé
The shortage of registered nurses (RNs) is a challenging situation in many developed and developing countries, and this phenomenon is expected to exacerbate in the coming years, given the rise in life expectancy at birth. Many scholars emphasize the importance of RNs in achieving quality care, preventing complications, and achieving desired medical and health outcomes. Therefore, the shortage of nurses has a direct impact on the health of the population. This study conducts a comparison between the shortage of nurses in Canada and Israel. The study found many similarities in the causes of this shortage, yet there are differences in the assignment of nurses as well as in the recruitment of foreign nurses from abroad. Further, the number of new graduates who joined the health system in Israel and Canada in recent years was constant and stable. Looking at the trends in the employment of nurses in recent years, we learn about an increase in the number of nurses employed and a flat line over the years in the ratio of nurses per thousand inhabitants in both Israel and Canada. Additional reasons for the shortage of RNs lie in the slight increase in the number of students graduating from nursing schools in both Israel and Canada. Finally, both countries need to develop the training of RNs as a result of the increasing medical complexity of the patients, which requires professional nursing intervention in hospitalization and in the community. The article also discusses the issue of increasing the supply of nurses through retention and migration policies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».