Exploring pairing of new graduate nurses with mentors: An interpretive descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To explore mentorship pairing practices for new graduate nurses in a tertiary care hospital. BACKGROUND: Many organisations have implemented mentorship transition programmes to decrease new nursing graduate turnover in the first two years of practice. Little is known about mentorship pairing processes. DESIGN: An interpretive descriptive qualitative study was conducted in a multicampus academic health science centre in Ontario, Canada. The COREQ reporting guideline was used. METHODS: Thirty-one semistructured interviews were conducted from July 2018-July 2019 in a multicampus academic health science centre with new nursing graduates, experienced nurses and nurse leaders who participated in the New Graduate Guarantee programme or were involved in the mentor-mentee pairing process in 2016 or 2017. Data collected were analysed using thematic analysis within the groups and triangulated across groups. RESULTS: Neither the new graduates nor the mentors were aware of the pairing processes. Nursing leaders relied on their knowledge of the participants to pair new graduates and mentors with many stating participants' personalities were considered. New graduates and mentors described making an initial connection and socialisation as important themes related to facilitating the pairing process. Organisational influences on pairing included taking breaks together, the location of the final student placement, and the management of workload and scheduling. CONCLUSIONS: Increased awareness and transparency regarding nursing mentorship pairing processes is required. Pairing processes suggested by participants warrant further investigation to determine efficacy. RELEVANCE: Findings reinforce the need to discuss and research nursing specific mentorship pairing processes.
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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 | 0,031 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».