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Enregistrement W2991449957 · doi:10.3912/ojin.vol21no01man05

Internationally Educated Nurses’ and Their Contributions to the Patient Experience

2016· article· en· W2991449957 sur OpenAlexaboutno aff
Ndolo Njie-Mokonya

Notice bibliographique

RevueOJIN The Online Journal of Issues in Nursing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceImmigrationCultural diversityEthnic groupNursingHealth careDiversity (politics)Phenomenology (philosophy)Qualitative researchCultural competenceMedicinePopulationPsychologySociologyPolitical sciencePedagogySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internationally educated nurses (IEN) are a group who reflect Canada’s diverse population as a result of rising immigration trends. There is increasing diversity of the general population in Canada and health service disparities exist. Reducing these disparities among the healthcare workforce and the patients they care for is important to meet language and other cultural needs of patients from different ethnic backgrounds. This article describes a study that examined internationally educated nurses’ transition experiences in the field of nursing with the objective of describing their unique contributions to the patient care experience. A review of the literature provides background information, followed by the study methods, findings, and discussion. Descriptive phenomenology guided this qualitative study that included 11 participants. Findings from this study illustrate how IENs perceive themselves as an asset to nursing and patient care. Implications for the future of nursing education, practice, research, and administration are offered. Healthcare providers that reflect the diversity of Canada’s population and can offer unique cultural perspective have potential to improve the patient experience during a hospital stay.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,455 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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