New nurses’ transition to practice experience after completion of the enhancement training program in the Sultanate of Oman
Notice bibliographique
Résumé
In 2021, the Directorate General of Nursing Affairs (DGNA) at the Ministry of Health (MOH) in the Sultanate of Oman has established a 12-month training program for new nursing graduates known as the Enhancement Training Program (ETP). The program aims to intensively train novice nurses in seven critical specialties and equip them with the specialty knowledge, skills, and professional competence required to deliver safe and specialized care to critically ill patients. This study aims to determine the levels of confidence, comfort, satisfaction, stress, and experiences of transition-to-practice among nurses who completed the program successfully, and to assess the differences in the levels of confidence, comfort, satisfaction, stress, and experiences of transition-to-practice among the nurses participated in different specialties. The study sample target the first cohort of nurses who participated in the ETP from June 2021 to June 2022 and passed the program successfully (n = 313). Casey-Fink Graduate Nurse Experience Survey was utilized to evaluate the experiences of the participating nurses. Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) version 29 software used to analyze the collected data by performing descriptive analysis using means and standard deviations. Inferential analysis (analysis of variance [ANOVA]) was conducted to assess the variance between the groups so as to identify any statistical differences among the means of all the specialty groups. The findings of this study provide evidence supporting the effectiveness of the ETP in boosting the confidence, comfort, and satisfaction of novice nurses.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».