New Nurses’ Perceptions of Work Environments and Work Outcomes in Mental Health Practice Settings: A Multi-method Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: New graduate nurses (NGNs) are a vital resource to the nursing workforce given the forecasted staffing trends. NGNs face complex work environments in addition to the challenges inherent in transitioning to practice that shape their initial work experiences. The mental health (MH) practice setting, in particular, has been under-examined with respect to NGNs’ perceptions of the work environment (WE), as have work outcomes. Objectives: This study: 1) identified the perceptions of NGNs working in a MH WE; 2) explored their perceptions of MH nursing culture; 3) determined the extent to which NGNs in MH settings experience job satisfaction (JS), burnout (BO) and turnover intention (TI), and 4) examined whether relationships exist between the MH WE and work outcomes. Methods: A multi-method research design was undertaken with NGNs practicing in MH settings in Ontario, Canada and included the use of a survey of 165 NGNs and interviews with a sample of 15 participants. Nurses working in MH settings with three-years or less of experience were recruited from the College of Nurses of Ontario (CNO) registry. Results: Quantitative and qualitative data were considered independently and also triangulated. Survey data found that NGN working in MH settings perceive the quality of the WE to be favourable, except their participation in the internal governance. JS was insignificant as an explanatory variable relating to TI. Levels of JS, BO and TI were all deemed to be of concern for NGNs. Moreover, nursing WE was found to contribute significantly to said outcomes. Qualitative findings offered further context with themes emerging addressing the rewards/challenges related to caring for patients, such as patient aggression, along with factors in the WE that impact the development of nurse outcomes. Significance: This study resulted in an improved understanding of the WE in MH settings from the lens of NGNs, providing important context regarding what shapes their experience of undesirable work outcomes. These insights and NGN views on MHN facilitates nurse leaders’ understanding of what is needed for NGNs to survive and thrive in a MH practice setting. Strengthening this knowledge will help to support and sustain the MH nursing workforce.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».