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Enregistrement W4206940855 · doi:10.1177/08445621221074872

New Nurses’ Perceptions on Transition to Practice: A Thematic Analysis

2022· article· en· W4206940855 sur OpenAlexaffvenueabout
Amy Hallaran, Dana Edge, Joan Almost, Deborah Tregunno

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensQueen's UniversityTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisWorkforceFeelingFacilitatorNursingTransition (genetics)PsychologyFocus groupQualitative researchMedicineMedical educationSocial psychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: New nurses' transition to the workforce is often described as challenging and stressful. Concerns over this transition to practice are well documented, with the hypothesis that transition experiences influence the retention of new nurses in the workforce and profession. METHODS: = 217) to assess new nurse transition in the province of Ontario, Canada, an open-ended item was included to solicit specific examples of the transition experience. The comments underwent thematic analysis to identify the facilitators and barriers of transition to practice for new nurses. RESULTS: Comments were provided by 196 respondents. Three facilitator themes (supportive teams; feeling accepted, confident, and prepared; new graduate guarantee) and four barrier themes (feeling unprepared; discouraging realities and unsupportive cultures; lacking confidence/feeling unsure; false hope) to new nurse transition emerged. CONCLUSIONS: Concerns of nursing shortages are heightened in the current COVID-19 pandemic, reinforcing the priority of retaining new nurses in the workforce. The reported themes offer insight into the contribution of a supportive work environment to new nurses' transition. The recommendations focus on aspects of supportive environments and educational strategies, including final practicums, to assist nursing students' development of self-efficacy and preparation for the workplace.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,379 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations109
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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