Implementing evidence‐based nursing practice: a tale of two intrapartum nursing units
Notice bibliographique
Résumé
Despite concerns that the rise of evidence-based practice threatens to transform nursing practice into a performative exercise disciplined by scientific knowledge, others have found that scientific knowledge is by no means the preeminent source of knowledge within the dynamic settings of health-care. We argue that the contexts within which evidence-based innovations are implemented are as influential in the outcomes as the individual practitioners who attempt these changes. A focused ethnography was done in follow-up to an earlier trial that evaluated the effectiveness of a marketing strategy to encourage the adoption of evidence-based intrapartum nursing practice. Bourdieu's (1990, 1991) concepts of habitus, capital and social field were used in our refinement of the analysis of the ethnographic findings. Nursing leadership, interprofessional struggle with physicians, the characteristics of the community and the physical environment were prominent issues at all of the sites. Detailed descriptions of the sociohistorical context and of the experiences at two sites are presented to illustrate the complexities encountered when implementing innovations.
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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 | 0,023 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,017 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».