Intuition in Clinical Decision Making: Differences Among Practicing Nurses
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the relationships and differences in the use of intuition among three categories of practicing nurses from various clinical units at a medical center in the Midwest. DESIGN: Descriptive, correlational, cross-sectional, prospective design. METHOD: Three categories of nurses were based on the clinical unit: medical/surgical nurses ( n = 42), step-down/progressive care nurses ( n = 32), and critical care nurses ( n = 24). Participants were e-mailed the Rew Intuitive Judgment Scale (RIJS) via their employee e-mail to measure intuition in clinical practice. Participants were also asked to rate themselves according to Benner's (novice to expert) proficiency levels. FINDINGS: Nurses practicing at higher self-reported proficiency levels, as defined by Benner, scored higher on the RIJS. More years of clinical experience were associated with higher self-reported levels of nursing proficiency and higher scores on the RIJS. There were no differences in intuition scores among the three categories of nurses. CONCLUSION: Nurses have many options, such as the nursing process, evidence-based clinical decision-making pathways, protocols, and intuition to aid them in the clinical decision-making process. Nurse educators and development professionals have a responsibility to recognize and embrace the multiple thought processes used by the nurse to better the nursing profession and positively affect patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».