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Enregistrement W4413137576 · doi:10.1016/j.outlook.2025.102531

Accelerated leadership: Novice registered nurses assuming senior roles with limited preparation and experience

2025· article· en· W4413137576 sur OpenAlexaff
Kateryna Metersky

Notice bibliographique

RevueNursing Outlook · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipPreparednessWorkforceLeadership developmentContext (archaeology)NursingMedical educationPsychologyHealth careMedicinePublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The nationwide loss of experienced registered nurses (RNs) has resulted in novice RNs, with only 1-2 years of practice experience, being placed in senior leadership roles earlier than expected. These rapid advancements occur in a context where many novice RNs lack the training and formal support typically required for effective leadership. PURPOSE: This paper examines the challenges novice RNs face when assuming early leadership responsibilities and explores strategies to better prepare and support them in these roles. METHODS: A review of the literature was conducted to identify common barriers, support gaps, and effective interventions for novice RNs transitioning into leadership positions. DISCUSSION: Findings indicate that novice RNs often feel unprepared for leadership due to unclear role expectations, limited orientation programs, and insufficient mentorship. These factors contribute to stress, burnout, and reduced RN retention. Evidence suggests that early integration of leadership training into undergraduate nursing education, structured orientation programs, and formal mentorship systems can improve preparedness and confidence. CONCLUSION: Addressing the leadership readiness gap among novice RNs requires sustained investment in leadership development within both nursing education and healthcare policy. Equipping the next generation of RNs with the necessary skills and support is essential to ensuring effective leadership, high-quality patient care, and a resilient nursing workforce.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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