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Enregistrement W2170771710 · doi:10.1111/j.1365-2753.2006.00632.x

Research utilization and clinical nurse educators: a systematic review

2006· review· en· W2170771710 sur OpenAlexaff
Margaret Milner, Carole A. Estabrooks, Florence Myrick

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2006
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingMedicineAction researchHealth careFacilitationNurse educatorClinical PracticeCritical appraisalMEDLINEProfessional developmentNurse educationMedical educationPsychologyAlternative medicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical nurse educators and other linking agents such as clinical nurse specialists, advanced nurse practitioners, and nurses working in research leadership positions are an important link in the facilitation of evidence-based practice in health care organizations. AIM: The purpose of this paper is to report the findings of a systematic review of the literature regarding clinical nurse educators and research utilization, using the Promoting Action on Research Implementation in Health Services framework as a backdrop for the analysis. FINDINGS: There is a positive relationship between research utilization and attitude toward research, higher levels of education, and reading professional nursing journals among clinical nurse educators. The authors suggest that not all clinical nurse educators have the necessary critical appraisal skills and research knowledge to use research effectively in practice. CONCLUSIONS: Few studies have examined clinical nurse educators and the determinants of their research utilization behaviour in clinical practice. Future research on clinical nurse educators needs to focus on the outcomes of research utilization, including the effectiveness of their role as facilitators and the contexts in which they practice.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0150,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,836
Tête enseignante GPT0,812
Écart entre enseignants0,025 · 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

Citations80
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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