Facteurs qui influencent l'intention de quitter d'infirmières praticiennes spécialisées en première ligne travaillant dans le réseau public de santé
Bibliographic record
Abstract
Problématique: Dans les dernières années plusieurs études ont exposé les défis auxquels font face des infirmières praticiennes spécialisées en première ligne (IPSPL) dans leur pratique quotidienne. Le manque d’autonomie, l’étendue de pratique limitée et le manque de collaboration dans les équipes de soins sont des facteurs qui sont principalement ressortis de ces études. Les IPSPL aux Québec n’y font pas exception. En effet, leur déploiement a aussi été difficile pour certaines. Ces difficultés rencontrées peuvent inciter les IPSPL à quitter leur travail. Connaître les facteurs influençant l’intention de quitter des IPSPL pourrait donc permettre de maintenir ces professionnelles indispensables dans les milieux de soins. But: Identifier les facteurs qui influencent l’intention de quitter des IPSPL travaillant dans le réseau public de santé québécois. Méthode: La présente étude est une analyse secondaire de données collectées à l’aide d’un questionnaire auto-administré d’une durée approximative de 45 minutes entre mars et avril 2017. L’échantillon de cette étude est composé des 222 IPSPL qui y ont participé. Les facteurs influençant l’intention de quitter mesurés sont : la reconnaissance au travail, les conditions de l’environnement de travail, la relation et le soutien du gestionnaire, le soutien de l’organisation et les pratiques organisationnelles, la relation avec les collègues de travail, les caractéristiques personnelles de l’infirmière et les facteurs externes. Des analyses descriptives, bivariées et une analyse de régression multiple ont été utilisées afin de répondre au but de l’étude. Résultats: 23% des IPSPL pensent quitter leur établissement de soins d’ici les trois prochaines années (n=199), 2% pensent quitter la profession (n=198) et 10% pensent quitter le réseau public au profit d’une organisation privée (n=196). Ces résultats étant comparables à ceux obtenus dans une étude publiée en 2011 où 27,2% des infirmières praticiennes spécialisées (IPS) pensaient quitter leur emploi et où 5,5% d’entre-elles pensaient quitter la profession infirmière (n= 254). Les facteurs associés à l’intention de quitter des IPSPL sont : la diminution du salaire comparativement au salaire net avant d’être IPS et l’absence de flexibilité dans les horaires comparativement à la présence de flexibilité dans les horaires. Aussi, la diminution de la collaboration avec les autres professionnels de la santé et les médecins a été associée avec l’augmentation de l’intention de quitter. Conclusion: Ces nouvelles connaissances pourront aider les gestionnaires dans l’élaboration de stratégies de rétention afin de maintenir les IPSPL en poste.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".