A mixed methods exploration of the team and organizational factors that may predict new graduate nurse engagement in collaborative practice
Notice bibliographique
Résumé
Although engagement in collaborative practice is reported to support the role transition and retention of new graduate (NG) nurses, it is not known how to promote collaborative practice among these nurses. This mixed methods study explored the team and organizational factors that may predict NG nurse engagement in collaborative practice. A total of 514 NG nurses from Ontario, Canada completed the Collaborative Practice Assessment Tool. Sixteen NG nurses participated in follow-up interviews. The team and organizational predictors of NG engagement in collaborative practice were as follows: satisfaction with the team (β = 0.278; p = 0.000), number of team strategies (β = 0.338; p = 0.000), participation in a mentorship or preceptorship experience (β = 0.137; p = 0.000), accessibility of manager (β = 0.123; p = 0.001), and accessibility and proximity of educator or professional practice leader (β = 0.126; p = 0.001 and β = 0.121; p = 0.002, respectively). Qualitative analysis revealed the team facilitators to be respect, team support and face-to-face interprofessional interactions. Organizational facilitators included supportive leadership, participation in a preceptorship or mentorship experience and time. Interventions designed to facilitate NG engagement in collaborative practice should consider these factors.
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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 | 0,028 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».