The positive impact over time of Master’s level education on nurses’ utilization of nursing research-related tasks in clinical practice – A longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe and compare the development of Master of Science in Nursing graduates’ utilization and improvement of nursing research-related tasks and knowledge in daily clinical practice, six months and twelve months after graduation.Methods: A longitudinal cohort study of 65 Master of Science in Nursing (MSN) graduates from a Danish university was conducted from 2016 to 2017. Data were collected six and twelve months after graduation using a purposive-constructed questionnaire based on four validated questionnaires. Data were analyzed using descriptive statistics and STATA software (12.0).Results: The overall results of the longitudinal cohort study showed a positive impact 12 months after graduation on the MSN graduates’ development and improvement of their utilization of nursing research-related tasks and knowledge in clinical practice. The results also showed a development in the MSN graduates’ employment in academic positions, as well as an increase in the number of hours per week spent on nursing research-related tasks.Conclusions: Providing nurses with Master’s level knowledge and skills can make a difference for them in clinical practice. However, knowledge is still needed on how the MSN qualification can have an impact on patient care: Future research must focus on practical observations of how the Msn graduates use their academic knowledge and skills to improve patient care, using specific outcomes and observable criteria.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».