Successful Components for Developing an Oncology Nurse Residency Program: An Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Problem Identification Residency programs for newly licensed registered nurses (NLRNs) have become an integral part of the new nurse’s transition to professional practice, improving resilience and retention of the NLRN. The goal of this integrative review is to highlight concepts and components that have been successfully incorporated into NLRN residencies and provide nursing leaders with actionable guidance to incorporate into facility-based oncology nurse residencies. Literature Search An integrative review using Whittemore and Knafl’s approach was conducted in accordance with principles of thematic analysis established by Toronto and Remington. Data Evaluation Eighteen records were included. As few research articles were found addressing the topic, a broader emerging synthesis approach was adopted to include program evaluation articles. Synthesis Five themes were identified as integral to successful NLRN residency programs: enculturation, competency validation, professional growth, preceptor support and training, and looping. Implications for Practice or Research The paucity of research regarding successful components of oncology nurse residencies offers an opportunity for future research to meet the evolving needs of NLRNs. Knowledge Translation These findings reinforce the need for nursing leaders to invest in the transition of NLRNs to professional practice. By intentionally integrating the NLRN into the organization, supporting preceptors, and validating competency, nursing leaders may improve the transition to registered professional nurse.
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».