Creation and validation of the evidence‐based practice confidence scale for health care professionals
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Self-efficacy beliefs may provide a means to influence health care professionals' (HCPs) engagement in evidence-based practice (EBP) but no standardized measure of this construct exists. OBJECTIVES: To create and evaluate the validity and comprehensibility of a scale measuring belief in ability to implement EBP, known as EBP self-efficacy, among HCPs. METHODS: Items describing the steps of EBP outlined in the literature were generated. Fourteen content experts reviewed the scale for face and content validity. A purposive sample of 10 HCPs from medicine, nursing, physical and occupational therapy and speech language pathology provided feedback on the clarity and meaning of scale wording in telephone interviews. RESULTS: Progressive refinement yielded an 11-item self-report scale. Each item describes an activity that is part of the process of implementing EBP, such as formulating a question to guide a literature search and asking your patient or client about his/her needs, values and treatment preferences. To complete the scale, HCPs rate their level of confidence on an 11-point scale ranging from 0% (no confidence) to 100% (completely confident) in their ability to perform each activity. Item-level responses are averaged to obtain a summary score that can range from 0% to 100%. CONCLUSION: The newly created scale, named the EPIC (evidence-based practice confidence) scale, provides an opportunity to evaluate HCPs' beliefs in their ability to implement EBP and the effects of interventions on these beliefs. Psychometric evaluation of the test-retest reliability and construct validity of the scale is necessary prior to its widespread use.
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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 | 0,040 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».