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Enregistrement W6978252858 · doi:10.7939/r3-g7nw-e366

Interprofessional Collaboration: An Interpretive Descriptive Study into the Experiences of Entry Level Nurses

2022· dissertation· en· W6978252858 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaThematic analysisHealth careDescriptive researchQualitative researchSet (abstract data type)Descriptive statisticsReflexivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Nova Scotia (NS), within their first year of professional practice newly graduated registered nurses are considered Entry Level Nurses (ELN) (NSCN, 2013, 2020). Until now, little was known about how ELNs experience interprofessional collaboration (IPC) in interprofessional (IP) teams in Nova Scotia. This Interpretive Descriptive (ID) study sought to advance nursing knowledge and greater understanding of ELN experiences. The overarching research question guiding this study was: what are the experiences of ELNs in relation to IPC in IP teams in Nova Scotia? Subsumed under this overarching question was a set of subsidiary questions that reflected the inquiry and analysis required to develop a more comprehensive understanding of IPC across ELN and aggregate perspectives. Fifteen participants were interviewed and thematic analysis (Braun & Clarke, 2006) was conducted. Four main themes surfaced from the interview data. They are described as: (1) emotions linked to IPC, (2) team characteristics, (3) development of IPC competency, and (4) contextual influences on IPC. Several sub-themes were noticed and are discussed in this paper. As Nova Scotia continues to overcome the COVID 19 pandemic, the experiences shared by the participants highlight the importance of further discovery and research. More studies are needed to explore the extent to which these themes are prevalent in healthcare teams. Today’s healthcare milieu of multiple care providers and complex treatment regimens demand the active participation from nurses and all members of the interprofessional (IP) team including the patient and family (Accreditation Canada, 2019). Interprofessional collaboration (IPC) is an essential component in the delivery of nursing care. The State of the World’s Nursing 2020 report (WHO, 2020) proclaims the healthcare system needs RNs working to the full extent of their education and the maximization of their roles within IP teams (WHO, 2020). Similarly, the Nova Scotia College of Nursing (NSCN, 2020) defines the RN as a collaborator required for optimal IPC. New trends and issues are documented in nursing (ICN, 2020; WHO, 2020). The World Health Organization (2020) suggests that newly graduated registered nurses play a key role in resolving nurse burnout, current workload issues, and recruitment and retention challenges. The COVID 19 pandemic has highlighted the urgent need to address these issues in nursing, especially from the viewpoint of ELNs in unpredictable team circumstances while attempting to achieve IPC.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,011
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations0
Publié2022
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