Facilitators of Nurse Practitioners’ Transition to Practice: An Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To review the literature and identify the facilitators that help new graduate nurse practitioners (NP) transition to practice. Background: The NP profession originated in the United States in the 1960s and followed in the same decade by Canada. Although the NP profession has existed for more than 50 years, struggles still exist in their full implementation to the health care system. These challenges include recruitment and retention, healthcare setting support, role clarity, public awareness, legislation and regulation, and funding. Focusing on retention, NPs have double the amount of turnover in comparison to their physician counterparts. This high turnover rate is often attributed to the challenges NPs face during their transition to practice as new graduates. Methods: An integrative literature review guided by the framework proposed by Whittemore and Knafl. Data sources included: CINAHL, Medline, and Web of Science. Twenty-seven studies met the inclusion criteria and were assessed using the Mixed Method Appraisal Tool. Findings from the studies were obtained and analyzed using themes. Findings: Five themes were identified: (1) fellowship or orientation/onboarding programs, (2) mentorship, (3) prior registered nurse experience, (4) autonomous practice, and (5) communities of practice. This review revealed the complexity and interconnection of facilitators to transition. Conclusion: The NP role continues to expand globally; it is imperative that facilitators to transition are implemented to improve NP retention and address the education to practice gap.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».