When east meets west: a qualitative study of barriers and facilitators to evidence-based practice in Hunan China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research into evidence-based practice has been extensively explored in nursing and there is strong recognition that the organizational context influences implementation. A range of barriers has been identified; however, the research has predominantly taken place in Western cultures, and there is little information about factors that influence evidence-based practice in China. The purpose of this study was to explore barriers and facilitators to evidence-based practice in Hunan province, a less developed region in China. METHODS: = 13). Interviews were translated into English and verified for accuracy by two bilingual researchers. Both Chinese and English data were simultaneously analyzed for themes related to factors related to the evidence to be implemented (Innovation), nurses' attitudes and beliefs (Potential Adopters), and the organizational setting (Practice Environment). RESULTS: Barriers included lack of available evidence in Chinese, nurses' lack of understanding of what evidence-based practice means, and fear that patients will be angry about receiving care that is perceived as non-traditional. Nurses believed evidence-based practice was to be used when clinical problems arose, and not as a routine way to practice. Facilitators included leadership support and the pervasiveness of web based social network services such as Baidu () for easy access to information. CONCLUSION: While several parallels to previous research were found, our study adds to the knowledge base about factors related to evidence-based practice in different contextual settings. Findings are important for international comparisons to develop strategies for nurses to provide evidence-based care.
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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 | 0,014 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».