Patterns of research utilization on patient care units
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Organizational context plays a central role in shaping the use of research by healthcare professionals. The largest group of professionals employed in healthcare organizations is nurses, putting them in a position to influence patient and system outcomes significantly. However, investigators have often limited their study on the determinants of research use to individual factors over organizational or contextual factors. METHODS: The purpose of this study was to examine the determinants of research use among nurses working in acute care hospitals, with an emphasis on identifying contextual determinants of research use. A comparative ethnographic case study design was used to examine seven patient care units (two adult and five pediatric units) in four hospitals in two Canadian provinces (Ontario and Alberta). Data were collected over a six-month period by means of quantitative and qualitative approaches using an array of instruments and extensive fieldwork. The patient care unit was the unit of analysis. Drawing on the quantitative data and using correspondence analysis, relationships between various factors were mapped using the coefficient of variation. RESULTS: Units with the highest mean research utilization scores clustered together on factors such as nurse critical thinking dispositions, unit culture (as measured by work creativity, work efficiency, questioning behavior, co-worker support, and the importance nurses place on access to continuing education), environmental complexity (as measured by changing patient acuity and re-sequencing of work), and nurses' attitudes towards research. Units with moderate research utilization clustered on organizational support, belief suspension, and intent to use research. Higher nursing workloads and lack of people support clustered more closely to units with the lowest research utilization scores. CONCLUSION: Modifiable characteristics of organizational context at the patient care unit level influences research utilization by nurses. These findings have implications for patient care unit structures and offer beginning direction for the development of interventions to enhance research use by nurses.
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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 | 0,004 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».