‘When I Migrated, I Faced Challenges but Gained Much More…’ Challenges and Support Needs of Internationally Educated Nurses—A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aims to examine the experiences and support needs of internationally educated nurses (IENs) who migrated from Türkiye to different countries. BACKGROUND: With the impact of globalisation and changes in the healthcare sector, the migration of IENs is on the rise. The global shortage of nurses has prompted high-income countries to increase their recruitment of nurses from low- and middle-income countries. METHODS: This descriptive qualitative study included 16 nurses who had migrated to seven different countries: Germany (n = 3), England (n = 3), the USA (n = 3), Canada (n = 2), Sweden (n = 2), Ireland (n = 2) and Switzerland (n = 1). Data were collected between August and November 2024 using Google Meet. The data were analysed using content analysis. The COREQ Checklist was utilised for data analysis and reporting. RESULTS: Content analysis identified four main themes: (1) challenges encountered, (2) professional and personal development gains, (3) support needs and (4) recommendations for development and adaptation. CONCLUSIONS: This study revealed that IENs face challenges such as professional adjustment, language barriers and cultural differences, while also experiencing gains such as professional skill development and enhanced intercultural nursing competencies. IMPLICATIONS FOR NURSING PRACTICE AND POLICIES: The findings highlight the critical role of orientation and mentoring programmes that include language training, cultural awareness and psychological support and emphasise the need for more inclusive and sustainable health policies that support the integration of IENs. REPORTING METHOD: The Consolidated Criteria for Reporting Qualitative Studies (COREQ). PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No patient or public contribution.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».