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Enregistrement W2126717870 · doi:10.1186/1748-5908-6-1

Individual determinants of research utilization by nurses: a systematic review update

2011· review· en· W2126717870 sur OpenAlexafffund
Janet E. Squires, Carole A. Estabrooks, Petter Gustavsson, Lars Wallin

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2011
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of AlbertaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKillam TrustsKarolinska InstitutetAlberta Heritage Foundation for Medical ResearchFondation pour la Recherche MédicaleAFA Försäkring
Mots-clésNursing researchPsychological interventionInclusion (mineral)Observational studyMedicineNorwegianHealth services researchHealth administrationSystematic reviewNursingMEDLINEIdentification (biology)Health informaticsResearch designMedical educationFamily medicinePsychologyPublic healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interventions that have a better than random chance of increasing nurses' use of research are important to the delivery of quality patient care. However, few reports exist of successful research utilization in nursing interventions. Systematic identification and evaluation of individual characteristics associated with and predicting research utilization may inform the development of research utilization interventions. OBJECTIVE: To update the evidence published in a previous systematic review on individual characteristics influencing research utilization by nurses. METHODS: As part of a larger systematic review on research utilization instruments, 12 online bibliographic databases were searched. Hand searching of specialized journals and an ancestry search was also conducted. Randomized controlled trials, clinical trials, and observational study designs examining the association between individual characteristics and nurses' use of research were eligible for inclusion. Studies were limited to those published in the English, Danish, Swedish, and Norwegian languages. A vote counting approach to data synthesis was taken. RESULTS: A total of 42,770 titles were identified, of which 501 were retrieved. Of these 501 articles, 45 satisfied our inclusion criteria. Articles assessed research utilization in general (n = 39) or kinds of research utilization (n = 6) using self-report survey measures. Individual nurse characteristics were classified according to six categories: beliefs and attitudes, involvement in research activities, information seeking, education, professional characteristics, and socio-demographic/socio-economic characteristics. A seventh category, critical thinking, emerged in studies examining kinds of research utilization. Positive relationships, at statistically significant levels, for general research utilization were found in four categories: beliefs and attitudes, information seeking, education, and professional characteristics. The only characteristic assessed in a sufficient number of studies and with consistent findings for the kinds of research utilization was attitude towards research; this characteristic had a positive association with instrumental and overall research utilization. CONCLUSIONS: This review reinforced conclusions in the previous review with respect to positive relationships between general research utilization and: beliefs and attitudes, and current role. Furthermore, attending conferences/in-services, having a graduate degree in nursing, working in a specialty area, and job satisfaction were also identified as individual characteristics important to research utilization. While these findings hold promise as potential targets of future research utilization interventions, there were methodological problems inherent in many of the studies that necessitate their findings be replicated in further research using more robust study designs and multivariate assessment methods.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,011
Bibliométrie0,0280,025
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,805
Tête enseignante GPT0,762
Écart entre enseignants0,043 · 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'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations803
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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