Challenges of fresh nursing graduates during their transition period
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The shortage of nurses is an overwhelming problem worldwide. Numerous studies indicate that fresh nursing graduates encounter many challenges in their first year after graduation. These difficulties affect their psychological health and influence their perseverance which results in a high resignation rate. Hong Kong is not an exceptional case; therefore, the aim of this study was to explore the challenges encountered by fresh nursing graduates during the transition period in order to provide insights to academics and clinical administrators in order to facilitate the transition and alleviate the negative impacts, thus increasing the retention rate.Methods: This was a qualitative study and eight new nursing graduates (M = 4; F = 4) from the same local higher education institute were interviewed individually. Thematic coding was used to analyse the data.Results: Finally, nine themes were identified including eight areas of challenges and one common attribute. Workload, lack of knowledge, communication, expectation, change of role, working atmosphere, support and a blame/complaint culture are the common areas of challenges that they encounter in the transitional period. Furthermore, this study also found that new nursing graduates possess a common attribute, i.e. positive personal attitude which seems able to enhance their perseverance in this period.Conclusions: The identified themes are interrelated and all the stakeholders should join together and form a cycle of continuous improvement in order to improve the nursing programme and clinical supports to the fresh nursing graduates.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».