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Enregistrement W2025530992 · doi:10.1111/j.1741-6787.2007.00086.x

Clinical Nurse Specialists' Use of Evidence in Practice: A Pilot Study

2007· article· en· W2025530992 sur OpenAlexaffabout
Joanne Profetto‐McGrath, Karen Bulmer Smith, Kylie Hugo, Michael Taylor, Hannan El‐Hajj

Notice bibliographique

RevueWorldviews on Evidence-Based Nursing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExploratory researchEvidence-based practiceNursingVariety (cybernetics)Qualitative researchEvidence-based nursingPsychologyHealth careEvidence-based medicineMedicineMedical educationAlternative medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The interest in finding ways to bridge the gap between nursing research and implementation of findings into practice has been increasing. Clinical nurse specialists (CNSs) may be a bridge between frontline nurses and current developments in practice. While several researchers have studied the use of evidence by nurses in general, no known studies have been focused specifically on the use of evidence by CNSs. PURPOSE: The purpose of this pilot study was to develop an understanding of the sources, nature, and application of evidence used by CNSs in practice and to investigate the feasibility of conducting a qualitative study focused on the CNS role in relation to evidence use in practice. METHODS: This pilot study is a descriptive exploratory design in the qualitative paradigm. Seven CNSs from a large Western Canadian health region were interviewed. Interview transcripts were reviewed for recurrent themes about sources of evidence, evidence use, and barriers and facilitators to evidence use. FINDINGS: CNSs access and use evidence from a variety of sources. All CNSs indicated that research literature was a primary source of evidence and research was used in decision-making. Peers and experience were also important sources of evidence. CNSs used the Internet extensively to consult research databases, online sources of evidence, and to contact peers about current practice. CNSs also gathered evidence from frontline nurses, healthcare team members, and families before decision-making. The choice of evidence often depended upon the type of question they were attempting to answer. Barriers cited by CNSs support previous research and included lack of time, resources, and receptivity at clinical and organizational levels. Facilitators included peers, organizational support, and advanced education. DISCUSSION: CNSs in Canada have advanced education and clinical expertise and many are employed in roles that permeate organizational management and clinical nursing care. It is suggested that qualitative research in naturalized settings that investigates the role of CNSs in relation to the dissemination of evidence in nursing practice needs attention.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,758
Tête enseignante GPT0,661
Écart entre enseignants0,097 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations54
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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