Building capacity for nurse‐led research
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To discuss factors that have influenced the development of research capacity among nurses in lower and middle-income countries (LMICs). BACKGROUND: Concerned health scientists have addressed the importance of building research capacity among health professionals. Strengthening capacity specifically among LMIC nurses has been infrequently discussed. Without the requisite educational preparation or an enabling environment for research, nurses are unlikely to either demand research capacity-building opportunities or initiate research examining nursing practice and health system challenges. METHODS: A scan was conducted of nine internationally funded research capacity-building initiatives to identify programme targeting and the proportion of nurse trainees. A literature review examined graduate and post-graduate training opportunities for LMIC nurses, and barriers and enablers to nurses' involvement in research. Informal consultations were held with nurse leaders in 15 LMICs and leaders of eight LMIC nursing organizations. FINDINGS: The scan found a generic targeting of health professionals with a very low percentage of nurse trainees. Programmes specifically targeting nurses did attract and prepare a significant number of nurses. Factors limiting nurses' involvement in research include hierarchies of power among disciplines, scarce resources, a lack of graduate and post-graduate education opportunities, few senior mentors, and prolonged underfunding of nursing research. CONCLUSIONS: Fully engaging LMIC nurses in health services research may yield pragmatic and evidence-informed service delivery and policy recommendations. Investments in supports for nursing research capacity may enrich global health policy effectiveness and improve quality of 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 | 0,160 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».