Clinical Nurse Specialists’ Role in Promoting Evidence Based Practice in Saskatchewan’s Health Care Settings
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nursing is a practice discipline and patients expect nurses will use the best evidence available to improve outcomes. A major challenge to the implementation of best practice is the complexity of organizational and social environments in which nurses’ work. One method to keep nurses informed of best practice is to employ change agents; nurses with clinical expertise and familiarity with research who can transfer the evidence to those in clinical settings. It has been suggested that the clinical nurse specialist (CNS), as an educator, consultant, clinical expert, researcher, and leader is well situated to promote evidence-based practice in the workplace. Purpose: The purpose of this explanatory mixed methods study is to gain a deeper understanding of the CNS role, as it pertains to promoting evidence-based practice. The research question guiding this research is: What is the role of the CNS in promoting evidence-based practice in acute care and community settings in Saskatchewan? Methods: This study used Creswell and Plano Clark’s sequential explanatory mixed methods design that focused on an initial collection and analysis of quantitative data followed by a collection and analysis of qualitative data. The survey data was analyzed using SPSS 18. The transcribed interviews were reviewed for recurrent themes regarding the CNSs’ role in promoting evidence-based practice. The PARiHS framework provided the broad structure to identify themes. Interpretive description was used to analyze the themes. Findings: To carry out their role as facilitators of EBP, CNSs rely on their: master’s preparation, clinical expertise, and people/communication skills. In order to streamline processes to increase efficiencies, share their expert knowledge with staff and patients, and provide leadership, CNSs need to work in supportive contexts and have access to high quality evidence. The primary source of written evidence used by CNSs was the internet at work and the primary source of “people” evidence was the CNS’s personal experience. Lack of role clarity and leadership were barriers to carrying out their roles in an effective manner. Conclusion: CNSs can improve patient outcomes by using best evidence in the provision of care, but to do so, they need to work in supportive contexts.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».