Measures assessing attributes of evidence-informed decision-making (EIDM) competence among nurses: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are growing professional expectations for nurses to engage in and develop competence in evidence-informed decision-making (EIDM) due to opportunities for improved client and community outcomes and provision of the highest quality of care. However, EIDM is underdeveloped, with low implementation rates among nurses. The use of indicators to assess EIDM performance has potential to encourage nurses' engagement in EIDM through competence recognition and support assessment of strengths and competency gaps for individual nurses and organizations. Currently, the state of evidence regarding measures that assess EIDM competence attributes (i.e., knowledge, skills, beliefs/values, behaviors) among nurses is unknown. This systematic review aims to address this gap through a narrative synthesis of the characteristics and psychometric properties of EIDM competence measures. METHODS: The search strategy, developed in consultation with a Health Sciences Librarian, consists of online databases, contacting experts, hand searching reference lists, key journals, websites, conference proceedings, and grey literature. Studies will be included if the following criteria are met: (1) sample includes practicing nurses and data for nurses are reported separately; (2) conducted in any healthcare setting; (3) quantitative or mixed-methods design; (4) reports use or testing of a measure assessing EIDM competence attributes (i.e., knowledge, skills, attitudes/values, and/or behaviors); and (5) published in English. Screening will be conducted independently by two reviewers using a two-stage process: (1) title and abstract level; and (2) full-text level. Data extraction of study characteristics (e.g., sample, setting) will be conducted by a single reviewer and checked for accuracy by a second reviewer. Psychometric properties of acceptability, reliability, and validity evidence for each measure will be independently extracted by two reviewers. Data on measures will be synthesized narratively according to acceptability, number of validity evidence sources established, and reliability of scores. Data pertaining to population and healthcare setting will also be reported for each measure. DISCUSSION: This systematic review will provide a current understanding about the state of evidence with respect to EIDM competence measures in nursing to assist in determining potentially relevant and robust measures for use in different nursing practice settings. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: Protocol registered in PROSPERO Registration #: CRD42018088754.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,073 | 0,252 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».