Online training course on critical appraisal for nurses: adaptation and assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research is an essential activity for improving quality and efficiency in healthcare. The objective of this study was to train nurses from the public Basque Health Service (Osakidetza) in critical appraisal, promoting continuous training and the use of research in clinical practice. METHODS: This was a prospective pre-post test study. The InfoCritique course on critical appraisal was translated and adapted. A sample of 50 nurses and 3 tutors was recruited. Educational strategies and assessment instruments were established for the course. A course website was created that contained contact details of the teaching team and coordinator, as well as a course handbook and videos introducing the course. Assessment comprised the administration of questionnaires before and after the course, in order to explore the main intervention outcomes: knowledge acquired and self-learning readiness. Satisfaction was also measured at the end of the course. RESULTS: Of the 50 health professionals recruited, 3 did not complete the course for personal or work-related reasons. The mean score on the pre-course knowledge questionnaire was 70.5 out of 100, with a standard deviation of 11.96. In general, participants' performance on the knowledge questionnaire improved after the course, as reflected in the notable increase of the mean score, to 86.6, with a standard deviation of 10.00. Further, analyses confirmed statistically significant differences between pre- and post-course results (p < 0.001). With regard to self-learning readiness, after the course, participants reported a greater readiness and ability for self-directed learning. Lastly, in terms of level of satisfaction with the course, the mean score was 7 out of 10. CONCLUSIONS: Participants significantly improved their knowledge score and self-directed learning readiness after the educational intervention, and they were overall satisfied with the course. For the health system and nursing professionals, this type of course has the potential to provide methodological tools for research, promote a research culture, and encourage critical thinking for evidence-based decision making.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».