Facilitators, Barriers, and Educational Preparedness of Early-Career Nursing Graduates Entering Practice in Rural and Remote Areas: A Mixed-Method Study
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Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective: A nurse staffing crisis is a high-profile issue in the healthcare system. The challenge accelerates when considering the status of the nursing workforce in rural and remote (R&R) areas, where recruitment and retention are mounting problems. The primary focus of this study was to evaluate facilitators and barriers to entry into R&R nursing practice, alongside understanding educational preparedness to practice in these settings in Manitoba. Methods: A sequential explanatory mixed-methods survey and qualitative interviews were used as a study design to explore this emerging problem. Study participants include registered nurses (RNs) and Licensed Practical Nurses (LPNs) practicing in Manitoba’s R&R areas within three years of graduation from a nursing program. Results: A total of 77 nurses (56-RNs and 21-LPNs) participated in the survey, while 16 nurses were interviewed subsequently. Having a positive workplace culture (70%), being born or residing in an R&R area before practicing as a nurse (66%), and having a good clinical variety of patients (65%) were identified as key facilitators. Unmanageable workload with inadequate staffing (50%) and inadequate resources and infrastructure (46%) were identified as key barriers to entering R&R nursing practice in Manitoba. Through qualitative interpretive descriptions, the generalist role, autonomy, rural life, and organizational culture were identified as facilitators, while resources, staffing, geography, and expanded roles were identified as barriers. Conclusions: Preparing new nursing graduates for the realities they face in R&R areas is paramount. The current study findings help inform R&R curriculum in undergraduate nursing programs and consider strategies to enhance employment opportunities for new nurses in these dynamic settings.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 découle