Supporting nurse practitioner education: Preceptorship recruitment and retention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Clinical experience is an essential component of nurse practitioner (NP) education that relies heavily on preceptors. Recruitment and retention of preceptors is challenging due to many variables that can affect NP education and practice. We surveyed Canadian NP programs to understand their preceptorship structures, how they support preceptorship, and to identify gaps and challenges to recruitment and retention of preceptors. METHODS: An 18-item survey, developed by the NP Education Interest Group, was distributed to 24 universities across 10 Canadian provinces. Construct validity and reliability was assessed by experienced NPs and NP faculty. Data were analyzed using relative frequency statistics and thematic analysis. Participants consisted of administrative staff and/or faculty designated as responsible for recruitment and retention of NP preceptors. RESULTS: Seventeen returned surveys were analyzed and demonstrated more similarities than differences across Canada's NP programs, particularly related to barriers affecting recruitment and retention of preceptors. The findings identified NP programs have too many students for the number of available clinical sites/preceptors, resulting in overutilization, burnout, or refusal to take students. Competition with other health disciplines for clinical placements was identified as a challenge to placements. Respondents commented they lack time to recruit, provide follow-up, offer support, or seek preceptors' feedback due to competing work demands. They identified the need for standardized funding for preceptor remuneration and recognition across the country. CONCLUSION: The findings suggest the need for exploring a wider intraprofessional collaboration among graduate NP programs/faculty, clinical placement sites, and NPs to facilitate the recruitment and retention of preceptors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».