Using theory and evidence to drive measurement of patient, nurse and organizational outcomes of professional nursing practice
Notice bibliographique
Résumé
An evolving body of literature suggests that the implementation of evidence based clinical and professional guidelines and strategies can improve patient care. However, gaps exist in our understanding of the effect of implementation of guidelines on outcomes, particularly patient outcomes. To address this gap, a measurement framework was developed to assess the impact of an organization-wide implementation of two nursing-centric best-practice guidelines on patient, nurse and organizational level outcomes. From an implementation standpoint, we anticipate that our data will show improvements in the following: (i) patient satisfaction scores and safety outcomes; (ii) nurses ability to value and engage in evidence based practice; and (iii) organizational support for evidence-informed nursing care that results in quality patient outcomes. Our measurement framework and multifaceted methodological approach outlined in this paper might serve as a blueprint for other organizations in their efforts to evaluate the impacts associated with implementation of clinical and professional guidelines and best practices.
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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 | 0,225 | 0,464 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».