Psychometric Testing of the Evidence-Based Practice Nursing Leadership Scale and the Work Environment Scale After Cross-Cultural Adaptation in Mainland China
Notice bibliographique
Résumé
Implementation and sustainability of the evidence-based practice (EBP) approach within systems of health-care delivery require leadership and organizational support, yet few instruments have been developed specifically in Mainland China. The purpose of this study was to adapt the EBP Nursing Leadership Scale and the EBP Work Environment Scale to Mainland China's cultural context and to evaluate the psychometric properties of the newly adapted Chinese version. A pilot study was conducted in Mainland China with 25 clinical nurses. A subsequent validation study was conducted with 419 nurses from Mainland China. A content validity index of .985 and .982 was achieved. The split-half coefficient was .890 for the EBP Nursing Leadership Scale and .892 for the EBP Work Environment Scale. Test-retest reliability was .871 and .855, respectively. Principal component analysis resulted in a one-factor structure explaining 62.069% of the total variance for the EBP Nursing Leadership Scale and 62.242% of the total variance for the EBP Work Environment Scale. Both of the newly cross-culturally adapted scales possess adequate internal consistency and test-retest reliability and validity and therefore may be utilized in health-care environments to assess leadership and organizational support for EBP in Mainland China.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».