Nurse Managers and Hospital Nurse Educators’ Views related to the Knowledge, Skill and Attitude Requirements of Newly Licensed Nurses in the Las Vegas and Salt Lake Valleys
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2017, approximately 230,569 new Registered Nurses (RNs) were licensed in the United States. Of these, over a quarter will leave their first position in less than a year. While 90% of academic leaders feel nursing graduates are ready for practice, only 10% of clinical leaders agree. Recent changes in health care, and an intensifying theory-practice gap hint that newly licensed nurses (NLNs) may not be equipped for today’s workplace. Objective: This qualitative project asked, “What do nurse managers and hospital educators perceive as required knowledge, skills and attitudes (KSAs) for NLNs to ensure successful and safe orientation or residency?” Methods: Semi-structured interviews were conducted with twelve nurse managers and hospital- based nurse educators responsible for orienting NLNs. Interviews were conducted between October 2017 and January 2018 in the Las Vegas, Nevada and Salt Lake City, Utah nursing markets. Results: Ten themes emerged from the project. Among them “readiness to learn,” “customer service,” “physical assessment skills” and “empowerment” ranked highest. Understanding the KSAs hiring nurse managers felt NLNs should possess may help academia better prepare new nurses for today’s work environment. Conclusion: Colleges of nursing and facility partners need to communicate more frequently to ensure graduates leave school prepared to enter the workforce with the knowledge and skills relevant to the current healthcare environment. Nursing is a science, and an art. Have we sacrificed the art of nursing to focus on the science only? Increased focus on the art of nursing may help the NLN in essential skill areas for today’s work environment.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».