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Enregistrement W1984914948 · doi:10.1097/nna.0000000000000089

An Organizational Intervention to Influence Evidence-Informed Decision Making in Home Health Nursing

2014· article· en· W1984914948 sur OpenAlexfundno aff
Wendy Gifford, Nancy Lefebre, Barbara Davies

Notice bibliographique

RevueJONA The Journal of Nursing Administration · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésNursingIntervention (counseling)PsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aims of this study were to field test and evaluate a series of organizational strategies to promote evidence-informed decision making (EIDM) by nurse managers and clinical leaders in home healthcare. BACKGROUND: EIDM is central to delivering high-quality and effective healthcare. Barriers exist and organizational strategies are needed to support EIDM. METHODS: Management and clinical leaders from 4 units participated in a 20-week organization-focused intervention. Preintervention (n = 32) and postintervention (n = 17) surveys and semistructured interviews (n = 15) were completed. RESULTS: Statistically significant increases were found on 4 of 31 survey items reflecting an increased organizational capacity for participants to acquire and apply research evidence in decision making. Support from designated facilitators with advanced skills in finding, appraising, and applying research was the highest rated intervention strategy. CONCLUSIONS: Results are useful to inform the development of organizational infrastructures to increase EIDM capacity in community-based healthcare organizations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,423 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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