基于CatBoost的护士离职预测研究
2021-01-07孙烨珩
科技和产业 2020年12期
孙烨珩
(上海理工大学 管理学院,上海 200093)
护士的高离职率是全球医疗机构面临的一个严重问题。经验丰富的专业护士作为医院发展的重要资源,其流失不仅影响医院人才队伍的稳定性,同时还会造成医院的护理质量和医疗能力的下降[1]。因此,预测护士的离职行为,对稳定与发展医院的专业护士资源,以及人力资源管理和政策制定具有重要的现实意义。
1 相关工作
1.1 现有预测方法
目前对于护士离职的研究,大都以离职意愿作为切入点,通过对个体内在情感因素以及外部环境影响的研究,探寻护士的离职倾向,以期做出预测和提前规划。Mlavoie等从社会、心理和工作环境等各维度出发,对护士自我评估问卷进行定性分析,发现内在情感因素如付出-回报比、成就感、工作压力,以及外部因素如工作环境满意度、社会支持等是影响护士离职意愿的重要因素[2];Shih等则使用统计方法对护士离职意愿的相关数据进行分析,发现良好的工作环境、专业知识、良好的医患关系以及家属支持的护士离职意愿较低[3]。随后,越来越多的学者开始引入数学模型来分析护士离职,如Cheryl等利用突变理论预测护士离职[4];Rudman等使用潜在生长曲线模型分析工作倦怠与离职意愿的关系[5];Lee等引入情绪劳作为中间变量,探讨服务导向对工作绩效以及离职医院的影响[6];Dechawatanapaisal等使用结构方程模型一级验证性因子分析探究领导-成员交换质量、组织认同和工作嵌入性三个因素对离职意愿的影响程度[7]。……
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