Attitude, Knowledge, and Practice on Evidence‐Based Nursing among Registered Nurses in Traditional Chinese Medicine Hospitals: A Multiple Center Cross‐Sectional Survey in China
Notice bibliographique
Résumé
Objective. This study was to describe RNs' attitude, knowledge, and practice on evidence-based practice (EBP) in traditional Chinese nursing field and to estimate the related sociodemographic and professional factors. Methods. A multiple institutional cross-sectional survey design with self-reported EBP Questionnaire (EBPQ) and self-designed questionnaires were used. Results. The average scores of the total EBPQ were with a mean of 4.24 (SD = 0.79). The score of attitude was the highest one, followed by the knowledge score, and the lowest one is practice. RNs with longer experience reported stronger EBP knowledge (H = 6.64, P < 0.05). And RNs under higher working pressure reported less positive attitudes (ρ = 0.17, P < 0.001), whereas RNs holding negative professional attitude reported lower scores (Spearman's ρ: 0.12 to 0.15, P < 0.001). Significant statistics were found between RNs with research experience and without in attitude (t = -2.40, P < 0.05) and knowledge (t = -2.43, P < 0.05). Conclusions. Respondents generally viewed EBP positively and their attitudes towards EBP tended to be more positive than knowledge and practice of EBP. Data also showed that longer working experience, having administrative position, research experience, lighter working load, and better professional attitude might facilitate EBP.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».