Strategies to Increase Research-based Practice
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A major focus of clinical nurse specialist nursing practice is the integration of research findings into practice. The purpose of this study was to describe strategies used to facilitate research utilization (RU) by nurses in a practice setting. DESIGN: This multiple-case study identified the strategies that clinical nurse specialists and master's degree-prepared nurse educators, working collaboratively, used to facilitate RU. SETTING/SAMPLE: The setting included 8 units in 4 sites of a university hospital with all willing nurses participating. METHODS: Open-ended focus groups and individual interviews and observational sessions were conducted using investigator-designed interview guides. Comprehensive qualitative analysis led to identification of categories and themes related to RU and the unit culture that supported it. FINDINGS: Findings demonstrated that strategies to facilitate RU by staff at the unit level included conducting original research, supporting nurses participating in research, assessing and meeting staff learning needs, promoting staff attendance at conferences, stimulating goal-setting for presentations and publications, encouraging and responding to new ideas, questioning practice and stimulating inquiry, capitalizing on expertise in research knowledge and skills, and generating information and material resources. Characteristics of unit culture were linked to varying degrees of success with these strategies. The interplay of strategies with unit culture and research-based practice is described. CONCLUSION: A wide repertoire of strategies is needed to facilitate RU, and the outcome of these strategies is influenced by the unit culture. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Consideration of the findings and the scope of the strategies used by nurses in the study can help clinical nurse specialist and other nursing leaders facilitate the building of practice on research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».