The Transition Experience of New Graduate Nurses in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Background: New Graduate Nurses (NGNs) face multiple learning and transition challenges as they start their careers. However, little is known about this experience in the Emergency Department (ED) setting. Aim: The purpose of this study was to explore the experience of NGNs’ transition to nursing practice in the ED, including the intrapersonal, interpersonal, and organizational factors that facilitate or hinder this process. Methods: Guided by the Interpretive Descriptive design, this study included ten NGNs working in EDs in southwestern Ontario, Canada. Participants provided demographic information and completed individual interviews. Data from transcripts were analyzed using reflexive thematic analysis. Findings: Four main themes were generated from this study: (1) the effects of the ED environment, (2) the introduction to practice, (3) the adaptation in practice, and (4) the evolution over time. The experiences of transition were impacted by environmental barriers, such as complex patient workloads, unpredictable patient volume and flow, and short staffing. NGNs’ introduction to practice reflected the barriers and facilitators of their academic and organizational training, and support in the workplace. NGNs lacking preparedness and support for ED practice led to a perceived inability to meet practice expectations and occupational stress. NGNs adapted through interpersonal and occupational resources, workload management skills, and intrapersonal actions and behaviors. NGNs evolved by developing confidence and competence in their practice, and in their professional nursing identity. Conclusion: Factors in the ED environment present unique challenges to NGNs’ experience of transitioning into their first professional nursing role. As staffing issues in the ED persist, NGNs will continue to be hired, despite discrepancies in their practical knowledge and skills. Further education, research, and practice initiatives are needed to support the transition of NGNs to the ED setting.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».