A National Scoping Study on Barriers to Conducting and Using Research Among Nurses in the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
It is important that nurses fully engage with the development and use of evidence-based practice so they can influence policy and improve patient care. There are significant challenges in developing nursing research and evidence-based practice in the United Arab Emirates (UAE). Therefore, the UAE Nursing and Midwifery Council formed a Scientific Research Subcommittee to lead the development of nursing research. Following a literature review to assess the status of nursing research in the UAE, the Subcommittee initiated a study to clarify UAE nurses' perceptions of barriers to implementing research. The results were expected to enable comparisons with other countries and establish a baseline on which to build and prioritize initiatives to address identified barriers. A cross-sectional design with convenience sampling was used to survey 606 nurses from across the UAE. The survey included the BARRIERS questionnaire and was administered online and in paper-based formats. The top three nurse-perceived barriers that affected nurses' use of research in the UAE (in descending order) were as follows: lack of authority to change patient care procedures, insufficient time to read research, and insufficient time on the job to implement new ideas. The highest ranked barriers to nurses conducting research in the UAE were lack of time and competing demands for time. The findings of this survey and a published literature review informed development of a strategy to address identified barriers to nurses in the UAE using and conducting research. This multifaceted strategy includes initiatives to reform policy and practice at local and national levels.
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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 | 0,072 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».