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Enregistrement W2142603377 · doi:10.1136/ebn.9.2.38

Evidence-based nursing: how far have we come? What’s next?

2006· article· en· W2142603377 sur OpenAlexaff
Donna Ciliska

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careNursingCompetence (human resources)PsychosocialEvidence-based practiceMedicinePsychologyAlternative medicinePolitical scienceSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This text is based on the Joanna Briggs Oration, given at the 2005 Joanna Briggs International Conference, Adelaide, Australia. It is printed here with permission. This paper provides an opportunity to reflect on evidence-based nursing. Where have we been? How far we have come? What are the current issues, and where are we going in terms of incorporating high quality evidence into clinical, education, management, and policy decisions? Is evidence-based nursing a passing fad, or does it contribute to quality, efficient health care? Although the use of evidence is often recommended in relation to healthcare reform, institutional change, healthcare practitioner competence, or healthcare practitioner education, opponents argue that there is no evidence that evidence-based healthcare makes a difference. There are no sensitive system indicators; healthcare costs are highly influenced by the adoption and spread of technology; and mortality and morbidity are also influenced by many factors. Yet, evidence-based health care should have an impact on all 3 of these outcomes. One of the earliest reviews to assess the effect of research based nursing practice on patient outcomes identified 84 relevant studies and showed “sizeable gains” in patients’ behavioural, knowledge, physiological, and psychosocial outcomes compared with patients who received routine nursing care.1 However, evidence-based nursing is more than research utilisation. It is the incorporation of the best research evidence along with patient preferences, the clinical setting and circumstances, and healthcare resources into decisions about patient care.2 More recently, Thomas et al updated their review of the use of guidelines by healthcare practitioners other than physicians. They identified 18 studies of 467 healthcare providers (participants were nurses in all but 1 study). Although reporting of methods was poor in all included studies, 3 of 5 studies found improvements in at least some processes of care, and 6 of 8 studies …

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)0,110
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,226
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1100,226
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0070,017
Communication savante0,0390,056
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,0260,051
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,326
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations49
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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