Rural transition to practice: A phenomenological analysis of the new graduate nurses’ experience
Notice bibliographique
Résumé
Objective/Background: The nursing shortage uniquely impacts rural communities as staffing issues often result in emergency department closures and leave communities without adequate healthcare. One contributing factor in this crisis is difficulty recruiting and retaining new graduate nurses (NGN) rurally. Improving transition to practice for NGNs is a potential solution to this problem. This study explores the new graduate nurses’ lived experience when transitioning to rural nursing practice.Methods: A descriptive phenomenological approach was used. Seven participants completed virtual surveys and virtual, semi-structured focus groups exploring the new graduate nurses transition to practice experience, underpinned by Patricia Benner’s From Novice to Expert model. Transcripts were analysed using thematic concept mapping.Results: Three themes were derived across the stages of transition to practice: education, mentorship and both intrinsic and extrinsic expectations on NGNs. Each phase in the first two years of practice had unique characteristics, most significantly, a six-month delay occurs to accommodate acquisition of non-nursing skills, which deviates from Benner’s model.Conclusions: This research emphasizes the importance of supporting NGNs during the first two years of transition to rural practice. The complex role of the rurally practicing registered nurse requires approximately six months more time than what is described in Benner’s model to develop competence. A focus on nursing education that begins at the undergraduate level and continues into practice is required. A shift to focus on supporting the wellbeing of the NGN is a key intervention; as well as improving mentorship and management support through education and policy change.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».