An integrative review of the factors influencing new graduate nurse engagement in interprofessional collaboration
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To analyse critically the barriers and facilitators to new graduate nurse engagement in interprofessional collaboration. BACKGROUND: The acculturation of new graduate nurses must be considered in strategies that address the global nursing shortage. Interprofessional collaboration may support the transition and retention of new graduate nurses. DESIGN: Whittemore and Knafl's revised framework for integrative reviews guided the analysis. DATA SOURCES: A comprehensive multi-step search (published 2000-2012) of the North American interprofessional collaboration and new graduate literature indexed in the CINAHL, Proquest, Pubmed, PsychINFO and Cochrane databases was performed. A sample of 26 research and non-research reports met the inclusion criteria. REVIEW METHODS: All 26 articles were included in the review. A systematic and iterative approach was used to extract and reduce the data to draw conclusions. RESULTS: The analysis revealed several barriers and facilitators to new graduate engagement in interprofessional collaboration. These factors exist at the individual, team and organizational levels and are largely consistent with conceptual and empirical analyses of interprofessional collaboration conducted in other populations. However, knowledge and critical thinking emerged as factors not identified in previous analyses. CONCLUSION: Despite a weak-to-moderate literature sample, this review suggests implications for team and organizational development, education and research that may support new graduate nurse engagement in IPC.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».