An attempt to improve nurses’ interest in and use of research in clinical practice by means of network support to ‘facilitator nurses’
Notice bibliographique
Résumé
Background: Scientific knowledge is expected to be used in clinical practice to ensure that patients are given evidence-based nursing care. Therefore, in order to improve nurses’ research utilisation in clinical practice a network had been provided for nurses especially interested in nursing development in eleven wards. These nurses were expected to take on the role of key person (facilitator) for nursing development in clinical practice. Aim: The study was aimed at describing nurses’ interest in nursing research, how network support to ‘facilitator nurses’ could improve development in patient care based on evidence, and what hindering factors for such development could be. Methods: One and a half years after onset of the project a follow-up study was conducted with a questionnaire answered by 75 (64%) nurses, and group interviews with nine facilitators and eleven head nurses. Findings: The nurses’ interest in research utilisation was in general high and in eight wards development work had started. The facilitator nurses had mostly worked without involving their colleagues. Hindering factors for nursing development were related to time, EBP knowledge, involvement and the interest of head nurses and colleagues. Education, work place, previous participation in research projects, and participation in the network impacted positively on nurses’ attitudes to and interest in research. Conclusion and implication for clinical practice: Providing networks to ‘facilitator nurses’ in the ward could be useful for developing nursing care based on research findings. However, support from nurse leaders, involvement of the whole nursing staff, and training in research utilisation are important factors for success.
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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 | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».