Nursing Students’ Transition Experiences from Final Year Nursing Student (FYNS) to Newly Graduated Registered Nurse (NGRN) during the COVID Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The impact of the coronavirus disease pandemic on nursing education and clinical practice is underexplored.Surveys of students' readiness to practice during the pandemic showed that most felt unprepared upon graduation.To explore the experiences of final-year nursing students transitioning to newly graduated registered nurses during the COVID-19 pandemic.A thematic analysis of 14 semi-structured interviews was conducted with final-year nursing students and registered nurses who graduated between 2020 and 2024, selected by purposive sampling.Five themes were identified: (1) Theory and Practice Gaps (2) learning environment; (3) instructors, faculty, and staff; (4) transition facilitators; and (5) orientation and mentorship.The COVID-19 pandemic has significantly challenged nursing education, with cancelled labs and clinical hours leading to knowledge deficits, unpreparedness, and increased stress among students.Reducing graduation requirements raised concerns about workforce readiness, experience, and critical thinking abilities.Undergraduate employment aided RN preparation, and coping strategies included peer support and work-life balance.Successful transition required comprehensive orientation and mentorship programs.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».