Implementation and evaluation of a mental health nursing residency program
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The Niagara Health System opened a new healthcare facility in 2013 with expansion of the Mental Health and Addictions Program. As part of operational readiness planning, the decision was made to implement a 12-week residency program to support a cohort of ten new nursing staff in attaining the knowledge, confidence, and recovery attitudes required for practice. This paper will detail the planning and implementation of a Mental Health Nursing Residency Program at the Niagara Health System. The outcomes of the residency program will be discussed as well as the challenges that will inform recommendations for future programming. There is a paucity of literature related to mental health specific residency programs, and this paper will add to the work that has already been done in this specialty area of practice. Methods: Ten nurses new to mental health participated in the 12-week residency program. The program was evaluated using pre and post measures of knowledge, confidence, and recovery attitudes at the beginning and end of the residency program. Retention rates were also examined for the cohort of new staff. Results were obtained from eight of the ten participants for data analysis. Descriptive statistics were used to describe the sample, recovery attitudes, and retention. Knowledge and confidence data were analyzed using paired t -tests. Results: Statistically significant improvements occurred in knowledge and confidence. Recovery attitudes also improved but retention of staff who participated in the residency program was not enhanced. Conclusions: A residency program can be an effective strategy to ensure that nurses new to the field of mental health and addictions have the requisite competencies for practice.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».