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 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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».