Interventions Supporting New Graduate Nurse Transition into Critical Care: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: New graduate nurses have reported feelings of disorientation, discouragement, overwhelm and lack of confidence as they transition from nursing school to the practice environment. These feelings and a poor transition to practice can lead to burnout and turnover. New graduate nurses generally have a high turnover risk. Given the demands of specialty nursing practice environments like the intensive care unit, new graduates transitioning to critical care may be at an even higher risk of a poor transition to practice and risk of turnover. Aims: To present preliminary findings from a systematic review that aimed to identify, describe and report on the effectiveness of interventions that support new graduate nurse transition into critical care settings. Methods: A systematic review modelled on Joanna Briggs Institute methodology was designed. A systematic, peer-reviewed search was conducted in the following databases: OvidMEDLINE ALL, Embase Classic+ Embase, PsychINFO on OVID, CINAHL and Education Source on Ebsco, Nursing and Allied Health and ERIC databases, in addition to a grey literature search. For inclusion, the population of interest was new graduate nurses and all forms of intervention about transitioning new graduate nurses into critical care clinical practice were considered. Contexts of care encompassed all critical care settings as well as emergency departments. Findings: At this stage of the review, twenty-six articles met inclusion criteria encompassing interventions implemented in four countries: USA, Canada, China and Australia. Findings related to intensive care units as well as emergency departments were reported. All interventions were unique in nature resulting in a significantly heterogeneous sample. Where qualitative designs were used, four synthesized themes were generated. Conclusions: Preliminary review findings suggest that, to date, interventions implemented to support new graduate nurse transition into intensive care unit and emergency department contexts are unique and thus heterogeneous in nature. Despite the heterogeneity, common intervention elements are discernable and provide some direction regarding practices that support new graduate transition into critical care.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».