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Enregistrement W7038430437

The Internationally Educated Nurses’ (IENs’) Integration Experiences During the COVID-19 Pandemic in Ontario: A Multi-Method Study

2024· dissertation· en· W7038430437 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderWorkforceQualitative researchPandemicAcculturationHealth careFace (sociological concept)Qualitative property
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Integrating internationally educated nurses (IENs) into Ontario’s healthcare workforce is crucial for addressing nurse shortages, meeting high demands, and ensuring quality patient care. However, IENs encounter significant challenges in integrating into the Canadian healthcare system. Limited research exists on their experiences following the 2015 licensing requirement changes and during the pandemic. This study aimed to map IEN integration pathways in Canada, explore sociodemographic factors associated with success, and describe their integration experiences and support needs in Ontario. Methods. A multi-method study explored IEN integration experiences in Ontario. This study contains three phases: a) scoping review, b) quantitative analysis of primary and secondary data, and c) qualitative description studies using semi-structured interviews with twelve IENs and six stakeholders. Data collection and analysis were guided by the Braun and Clarke framework, Transition Theory, and the Fourfold Model of Acculturation Theory. Results. Collectively the findings from all phases intersected highlighting key points affecting IEN integration into the Canadian healthcare system. The scoping review of 27 studies revealed similarities between IEN integration pathways in Canada and Australia, with Australia being more successful. The key recommendation is to better align Canadian policies for improved integration. The quantitative analysis found that successful outcomes were associated with completing registration within the safe practice period and affiliation with an IEN initiative in Ontario. The qualitative analyses from IEN and stakeholder interviews identified interrelated themes. Three main themes from IENs: IEN experiences pre-registration, experiences post-registration, and support and call for improvements and stakeholder themes included insights on the IEN workforce and workplace integration pathways. Conclusion. This thesis highlights the complex challenges IENs face when integrating into the Canadian healthcare system. Stakeholders valued IENs’ expertise and demonstrated a commitment to improving the licensing processes to accelerate their integration. Findings from this study thesis emphasize the need for collaboration among stakeholders, including IENs, to overcome challenges of licensure and facilitate smoother integration processes for IENs.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,285 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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