A Systematic Review of Worldwide Cancer Nursing Research
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess the cancer nursing research papers published in the past decade; identify their characteristics in terms of country of origin, participants, settings, diagnostic foci, and methodologic choices; and evaluate their quality. A systematic review was carried out of all published papers in the Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature between the years 1994 and 2003, using the keywords "cancer," "nursing," and "research." A total of 619 papers met inclusion criteria and were evaluated by 5 researchers. Almost half the papers were derived from the United States (49.1%), followed by the UK, Sweden, Canada, and Australia. In more than half of the published papers (52.2%), health professionals (mostly nurses) were the studies' participants. Also, much of the published research used patients with mixed diagnosis, or patients with breast or hematologic cancers. Two-thirds of the studies were quantitative, whereas most studies were descriptive in nature. The quality of both quantitative and qualitative studies was low, with only a small percentage meeting the highest quality criteria. Studies reporting funding and those published in journals with an impact factor showed a higher quality score than those not reporting funding or not published in journals with an impact factor. Cancer nursing research is still in a developmental stage, although it has made a considerable contribution to the evidence base of the discipline. A number of issues need to be tackled before we improve our output, such as organizational or workforce issues, infrastructure support, funding, and methodologic challenges.
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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 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».