Professionalism and Evidence-Based Mental Health Care: The Roadblocks and New Ways
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge acquisition and knowledge update through research remains an important factor to ensure quality and cost-effective care, which is the hallmark of professionalism and evidence-based care. Knowledge is vital in nursing due to the centrality of nursing to health care. More importantly is mental health because mental health is primary to general health, just as nursing is the heartbeat of health care. This makes the issue of mental health care, a necessary service that cannot be overemphasised. The World Health Organisation declares mental health as the essential form of health that needs to be acquired without which all others form of health may not be achieved. Further to this, the global emphasis on care and recovery of lost mental health is on the increase. This, therefore, makes evidence-based mental health care, a necessity and not a choice. AIM: To discuss evidence-based nursing, the benefits, challenges and opportunities. METHODOLOGY: This article adopts the traditional review method to assess the concept of discussion on mental health care, evidence-based practice and professionalism. FINDINGS: The term evidence-based care Is gaining recognition in a variety of professions and organisations. The use of evidence in nursing care is influenced by policies, knowledge of time management, availability of human resources, practice autonomy and attitude of professionals. However, the use of evidence-based practice is not debatable. CONCLUSION: The use of scientific evidence for validating nursing care is germane. This article exposed the barriers to evidence-based mental health nursing and the way forward.
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 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 | 0,210 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,082 |
| Communication savante | 0,030 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».