The Houston Methodist nurse residency program journey: Transitioning the new graduate nurse into a success
Notice bibliographique
Résumé
The transition of new graduate nurses (GNs) to professional practice has its challenges, thus providing an established program to facilitate this journey can lessen some of these challenges. Various approaches exist to help GNs transition into their practice environment. This article describes the Houston Methodist Nurse Residency Program (HMNRP), a successful transition program for GNs within a mutli-facility health care system. Houston Methodist (HM) moved from independent practices to a unified system approach to provide a combination of centralized and decentralized nurse residency program sessions to meet the needs of the GNs. This innovative approach has ensured the success of the program. Multiple strategies are important for an effective systematic approach. Some of these strategies include (1) identifying the ideal players, including coordinators, facilitators, stakeholders, and content experts and (2) providing the resources needed to achieve the desired results. Establishing a unified approach to ensure that outcomes are met is essential to success. Defining goals and desired outcomes will guarantee that the purpose of the program is achieved. A multi-faceted approach can be used to teach and facilitate the sessions, continuous assessment and program evaluation help to identify opportunities for improvement. Including all key stakeholders in the evaluation and future planning allows for the program to evolve to meet the outcomes and needs of all involved. Planning is a vital component to ensure a smooth transition. Program success truly lies in the planning.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».