Factors that impact implementation of mentorship programs in nursing academia: A sequential-explanatory mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Nursing education institutions globally have called for mentorship to help address the nursing faculty shortage; however, little is known about the current state of mentorship or the barriers and facilitators for implementing mentorship programs in Canadian nursing schools. The objective of this study is to identify the current state of mentorship in Canadian nursing academia and explore factors that impact implementation of mentorship programs.Methods: A sequential-explanatory mixed methods design with 2 phases: (1) cross sectional survey of nursing faculty to identify the current state of mentorship in Canadian schools of nursing and explore facilitators and barriers to implementing mentorship programs; and, (2) qualitative interviews about nursing faculty member’s experiences with mentorship. Integration occurred when selecting phase 2 participants based on phase 1 results. A web-based survey was developed based on a review of literature; surveys were collected between September 2015 and March 2016 from 935 nursing faculty members. Survey participants (n = 48) were purposively sampled for maximum variation to participate in qualitative interviews, and data were analyzed thematically.Results: The majority of Canadian nursing schools lack formal mentorship programs with existing mentorship programs varying in scope and components. Factors influencing mentorship program implementation include: mentorship training and guidelines; quality of the mentoring relationships; choice and availability of mentors; organizational support; time and competing priorities; culture of the institution; and evaluation of mentorship outcomes.Conclusions: Our results confirm lack of formalized mentorship programs in Canadian schools of nursing. In developing mentorship programs, academic leaders need to consider multiple barriers and facilitators to ensure success.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».