Individual determinants of research utilization: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: In order to design interventions that increase research use in nursing, it is necessary to have an understanding of what influences research use. OBJECTIVE: To report findings on a systematic review of studies that examine individual characteristics of nurses and how they influence the utilization of research. SEARCH STRATEGY: A survey of published articles in English that examine the influence of individual factors on the research utilization behaviour of nurses, without restriction of the study design, from selected computerized databases and hand searches. INCLUSION CRITERIA: Articles had to measure one or more individual determinants of research utilization, measure the dependent variable (research utilization), and evaluate the relationship between the dependent and independent variables. The studies also had to indicate the direction of the relationship between the independent and dependent variables, report a P-value and the statistic used, and indicate the magnitude of the relationship. RESULTS: Six categories of potential individual determinants were identified: beliefs and attitudes, involvement in research activities, information seeking, professional characteristics, education and other socio-economic factors. Research design, sampling, measurement, and statistical analysis were examined to evaluate methodological quality. Methodological problems surfaced in all of the studies and, apart from attitude to research, there was little to suggest that any potential individual determinant influences research use. CONCLUSION: Important conceptual and measurement issues with regard to research utilization could be better addressed if research in the area were undertaken longitudinally by multi-disciplinary teams of researchers.
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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 | 0,047 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».