A systematic review of clinical supervision evaluation studies in nursing
Notice bibliographique
Résumé
According to the international, extant literature published during the last 20 years or so, clinical supervision (CS) in nursing is now a reasonably common phenomenon. Nevertheless, what appears to be noticeably 'thin on the ground' in this body of literature are empirical evaluations of CS, especially those pertaining to client outcomes. Accordingly, the authors undertook a systematic review of empirical evaluations of CS in nursing to determine the state of the science. Adopting the approach documented by Stroup et al. (JAMA, 283, 2000, 2008), the authors searched for reports of evaluation studies of CS in nursing - published during the years 1995 to 2015. Keywords for the search were 'clinical supervision', 'evaluation', 'efficacy', 'nursing', and combinations of these keywords. Electronic databases used were CINAHL, MEDLINE, PsychLIT, and the British Nursing Index. The research evidence from twenty-eight (28) studies reviewed is presented, outlining the main findings with an overview of each study presented. The following broad themes were identified and are each discussed in the study: narrative/anecdotal accounts of positive outcomes for clinical supervision, narrative/anecdotal accounts of negative outcomes for clinical supervision, empirical positive outcomes reported by supervisee, and empirical findings showing no effect by supervisee.
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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 | 0,022 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».