Growth and Adaptation of Newly Graduated Nurses Based on Duchscher’s Stages of Transition Theory and Transition Shock Model: A Longitudinal Quantitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The transition from student to registered nurse is a vulnerable period characterised by emotional strain, role ambiguity, and transition shock. Although Graduate Nurse Transition Programs (GNTPs) aim to strengthen early practice readiness, few evaluations use longitudinal, theory-informed approaches or validated tools. Aim: To examine the professional role development of new graduate nurses (NGNs) across three transition stages within a major Australian health service. Design and Methods: A longitudinal quantitative study guided by Duchscher’s Stages of Transition Theory and the Transition Shock Model. A customised 75-item questionnaire—adapted from the Professional Role Transition Risk Assessment Instrument and the Professional and Graduate Capability Framework—was administered at three transition points (March 2020–March 2021). Four domains were assessed: Responsibilities, Role Orientation, Relationships, and Knowledge and Confidence. Descriptive statistics, Principal Component Analysis (PCA), chi-square tests, and multinomial logistic regression identified developmental patterns and predictors of transition stage. Results: PCA supported a four-factor structure consistent with the theoretical domains, explaining 62% of variance. Significant stage-based improvements were found in clinical decision-making (RS6, p = 0.005), managing pressure (RS11, p = 0.003), leadership perception (RO5, p = 0.001), and emotional regulation (RL20, p < 0.001). Regression analysis identified role confusion (RS7, χ2 = 18.112, p = 0.001), leadership potential (RL1, χ2 = 25.590, p < 0.001), workplace support (RL16, χ2 = 12.760, p = 0.013), and critical thinking confidence (KN13, χ2 = 10.858, p = 0.028) as strong predictors of transition stage. By Stage 3, most NGNs demonstrated increased autonomy, confidence, and professional integration. A coordinator-to-graduate ratio of 1:12 facilitated personalised mentorship. Conclusions: Findings provide robust evidence for theoretically grounded GNTPs. Tailored interventions—such as early mentorship, mid-stage stress support, and late-stage leadership development—can enhance role clarity, confidence, and workforce sustainability.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».