Examining the Potential of Communities of Practice to Facilitate New Graduate Nurse Practitioner Transition to Practice
Notice bibliographique
Résumé
Nurse Practitioners (NPs) are described by the Canadian Nurses Association (CNA) (2016) as unique health care professionals who have a combination of knowledge of nursing theory and medical skills. The turnover rate for NPs is double that of physicians. This trend of high turnover has been described as frequently relating to NPs’ transition to practice, specifically as new graduates. There are several facilitators to transition to practice for NPs found in the literature. There is some uptake by organizations to utilize these facilitators; however, many organizations do not use any. It is unknown why or why not organizations are using the facilitators when the evidence shows positive outcomes. The purpose of this pre-implementation study was to examine the perceived fit of using a community of practice (COP) to facilitate new graduate NP transition to practice in Nova Scotia (NS), Canada. This study used a qualitative interpretive description approach to address the study aims through individual interviews with 14 participants from different groupings that would affect implementation of COPs within a healthcare organization. Qualitative data wasanalyzed using inductive thematic analysis. This data was then deductively analyzed using the consolidated framework for implementation science (CFIR) to identify the barriers and facilitators to implementation. Barriers to implementation were found to be time, money, lack of senior NPs, and a lack of decision maker support and understanding. The facilitators of this intervention included a COP’s potential to foster a sustainable workforce, facilitate knowledge sharing through peer support, and be cost saving by using one NP to transition multiple new graduates. This study resulted in improved understanding of the barriers and facilitators to implementing COPs for new graduate NP transition within healthcare organizations. Insights from this study can be used to guide future implementation of COPs as a transition facilitator to improve the retention of new graduate NPs.
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 | 0,022 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».