<b>Equity-Oriented Mentorship for Internationally Educated Nurses: A Rapid Review </b>
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Internationally educated nurses (IENs) represent a critical proportion of the global nursing workforce and are central to addressing current and projected shortages. While mentorship is widely recognized as a facilitator of workforce integration, much of the existing literature has treated it as symbolic support rather than as equity-oriented infrastructure. This review examines how mentorship for IENs has been designed, implemented, and evaluated, with particular attention to equity, diversity, and inclusion (EDI) considerations. Methods:We conducted a rapid review following Joanna Briggs Institute guidance and reported according to PRISMA standards. Searches of peer-reviewed and grey literature from 2010 to 2025 identified 51 relevant sources, including empirical studies, program evaluations, and policy reports. Data were extracted and synthesized thematically, with attention to micro-level (identity and lived experience), meso-level (organizational and regulatory structures), and contextual (mentorship models and design) factors. Results:Findings demonstrate that while mentorship is consistently valued by IENs and employers, most programs lack sustained equity-oriented design features. Effective initiatives included culturally congruent mentor–mentee pairing, structured orientation supports, protected time for mentors, and organizational accountability mechanisms. Programs situated within multi-stakeholder partnerships and supported by explicit equity frameworks were associated with stronger integration outcomes, including increased retention, reduced professional isolation, and enhanced career satisfaction. However, mentorship was often undermined by systemic barriers such as licensure delays, underemployment, and racialized power dynamics. Conclusions:Mentorship has significant potential to serve as an equity-oriented strategy for IEN workforce integration and retention. For mentorship to move beyond symbolic support, programs must be embedded in organizational policy, resourced adequately, and evaluated against equity-focused outcomes. This review contributes actionable principles for designing and sustaining mentorship that recognizes the intersectional realities of IENs, advancing both workforce stability and justice in nursing.
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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 | 0,031 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».