A Multisite Health System Survey to Assess Organizational Context to Support Evidence‐Based Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementation and sustainability of a culture of evidence-based practice (EBP) require a systematic approach. A baseline assessment of the organizational context can inform implementation efforts. AIMS: To examine organizational hospital context and provider characteristics associated with EBP readiness and to describe EBP context across hospitals. METHODS: A nonexperimental descriptive correlational design was used to conduct a web-based survey of direct-care registered nurses (N = 701) and nurse managers (N = 94) across a large Midwestern multisite healthcare system using the Alberta Context Tool (ACT). RESULTS: Many significant relationships existed among nurse characteristics and ACT domains, including age (lower age had higher Leadership, Evaluation, and Formal Interactions), education (graduate education had lower Social Capital than a bachelor's or associate degree), role (direct-care nurses had lower Culture than managers and lower Social Capital), and work status (full-time employees had lower Evaluation and Social Capital). EBP context across type of hospitals is similar, with marginal differences in Social Capital and Organizational Slack (higher in critical access hospitals). LINKING EVIDENCE TO ACTION: Assessing organizational context to support EBP is the first step in developing and enhancing a sustainable culture of inquiry. The ACT has been tested across countries, settings, and healthcare disciplines to measure perception of readiness of the practice environment toward EBP. Optimal organizational context is essential to support EBP and sustain the use of evidence in professional nursing practice. Nursing leaders can use baseline assessment information to identify strengths and opportunities to enhance EBP implementation. Enhancing organizational context across nurse characteristics (e.g., age, role, and work status) to acknowledge nurses' contributions, balance nurses' personal and work life, enhance connectedness, and support work culture is beneficial. Fostering development of Social Capital in nurses is needed to influence EBP readiness. A systematic and standardized approach to foster EBP across health systems is key to successful implementation.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».