Evidence-based nursing management: Challenges and facilitators
Notice bibliographique
Résumé
This review introduces a new approach for nursing management called Evidence Based Nursing Management (EBNMgt). EBNMgt is the integration of the best research evidence with nurse managers’ expertise and nurses’ preferences. Even though it is commonly acknowledged that health care should be evidence-based, evidence-based decision making in the field of nursing management has not been addressed adequately in terms of what actually determines the quality of nursing care and working conditions of nurses. This review discusses the significance of evidence-based nursing management from the perspective of both academics and managers, and elaborates on both the difficulties of implementing evidence-based nursing management and ways of facilitating implementation. Collaborative models between universities and hospitals could be used as a method to facilitate the implementation of evidence-based nursing management in order to improve nursing care and the working environment. Like evidence-based nursing, evidence-based nursing management should also be carefully studied for the professionalization of nursing and for better patient care.
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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 | 0,472 | 0,442 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,022 |
| Communication savante | 0,028 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,027 |
| 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 ».