A survey of clinical nurses’ research needs for research support from university faculty
Notice bibliographique
Résumé
Supporting university faculty who are engaging in clinical research through continuing education can increase the effectiveness of education. This descriptive study aimed to describe the needs of nurses who are pursuing research and to clarify future activities to support their research. Data were collected using a questionnaire. Participants included 249 nurses currently working at seven different hospitals and who had conducted research supported by a university from FY2007 to FY2016. The questionnaire assessed the degree of difficulty of pursuing research and the need for support. In total, 177 nurses were included in the final analysis (valid response rate: 65.8%). The ethics review question had a median score of 3, indicating moderate difficulty. Both the methods and data analysis questions had median scores of 5 on the support need scale, indicating a high need for support, whereas the presentation question had a median score of 3 (moderate need for support). The literature review had the lowest percentage of participants who reported being satisfied with the support received, at 83.1%; however, 98.1% were satisfied with the support received for the ethics review. These results indicate that the following factors should be addressed to better support research among clinical nurses: teaching methods, reviewing the literature, selecting an appropriate research method, and analyzing the data. Our results also demonstrated that nurses were relatively dissatisfied with the methods of communication used in research. Nurses reported that future support should emphasize improving methods of support and effectively clarifying the needs of human resource development.
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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 | 0,017 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».