Mentorship in Rural Healthcare Organizations: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Recruitment to and retention of healthcare professionals in rural workplaces are often difficult due to inadequate resources, limited positions, and facility remoteness. Mentorship of employees can serve as a recruitment and retention strategy in rural organizations. Purpose: The purpose of this study was to explore managers’ perceptions of their roles in creating mentoring cultures, discover the processes in creating a culture of mentoring, and explore the organizational features supporting and inhibiting mentoring cultures. The objectives included: (a) exploring managers’ perceptions of their role in creating a mentoring culture, (b) discovering the processes of creating a culture of mentoring, and (c) exploring the organizational features supporting and inhibiting this process of developing a mentoring culture. The rural-specific findings from the larger study will be discussed.Sample: Twenty-seven front-line nurse managers working in acute care hospitals, long term care, and integrated facilities from both urban and rural locations were interviewed. Twelve participants managed rural facilities and their opinions surrounding rural mentorship strategies and challenges emerged.Method: Data was analyzed using Glaserian Grounded Theory.Findings: Nurse managers discussed the impact of being in a rural area and highlighted the rural-specific considerations for mentoring. They outlined the strategies, challenges, and opportunities for supporting staff mentoring relationships in rural organizations. Participants stated all employees were responsible for mentoring new individuals, regardless of occupation. Managers believed cross-professional mentoring enabled staff to understand team member roles and established collaborative work environments.Conclusions: In order to successfully recruit and retain healthcare employees in rural areas, innovative mentorship initiatives to ensure quality work environments are encouraged. Interprofessional mentorship can assist with the challenges of socializing new employees to rural workplaces by offering a means to encourage collaborative relationships and ultimately foster positive patient outcomes. Key Words: Mentorship, Rural Organizations, Interprofessional, Healthcare
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».