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Enregistrement W2102374682 · doi:10.1136/eb-2012-100770

Study of 23 advanced-practice nurses suggest that their ability to facilitate evidence-based practice among frontline nurses is influenced by their personal attributes, relationships with stakeholders, responsibility and workload and organisational context

2012· letter· en· W2102374682 sur OpenAlexaff
Mary van Soeren

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2012
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensCanadian Animal Health Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadPsychologyNurse managerNursingKnowledge managementMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commentary on: Gerrish K, Nolan M, McDonnell A, et al. Factors influencing advanced-practice nurses’ ability to promote evidence-based practice among frontline nurses. Worldviews Evid Based Nurs 2012;9:30–9.[OpenUrl][1][CrossRef][2][PubMed][3][Web of Science][4] The importance of utilising EBP to enhance patient care is known, yet front line nurses (FLN) remain slow to adopt.1 APNs have been noted to utilise EBP within … [1]: {openurl}?query=rft.stitle%253DWorldviews%2BEvid%2BBased%2BNurs%26rft.aulast%253DGerrish%26rft.auinit1%253DK.%26rft.volume%253D9%26rft.issue%253D1%26rft.spage%253D30%26rft.epage%253D39%26rft.atitle%253DFactors%2Binfluencing%2Badvanced%2Bpractice%2Bnurses%2527%2Bability%2Bto%2Bpromote%2Bevidence-based%2Bpractice%2Bamong%2Bfrontline%2Bnurses.%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1111%252Fj.1741-6787.2011.00230.x%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F22128874%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/external-ref?access_num=10.1111/j.1741-6787.2011.00230.x&link_type=DOI [3]: /lookup/external-ref?access_num=22128874&link_type=MED&atom=%2Febnurs%2F16%2F2%2F60.atom [4]: /lookup/external-ref?access_num=000299725500004&link_type=ISI

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,399
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,053 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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