Measures of evidence-informed decision-making competence attributes: a psychometric systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current state of evidence regarding measures that assess evidence-informed decision-making (EIDM) competence attributes (i.e., knowledge, skills, attitudes/beliefs, behaviours) among nurses is unknown. This systematic review provides a narrative synthesis of the psychometric properties and general characteristics of EIDM competence attribute measures in nursing. METHODS: The search strategy included online databases, hand searches, grey literature, and content experts. To align with the Cochrane Handbook of Systematic Reviews, psychometric outcome data (i.e., acceptability, reliability, validity) were extracted in duplicate, while all remaining data (i.e., study and measure characteristics) were extracted by one team member and checked by a second member for accuracy. Acceptability data was defined as measure completion time and overall rate of missing data. The Standards for Educational and Psychological Testing was used as the guiding framework to define reliability, and validity evidence, identified as a unified concept comprised of four validity sources: content, response process, internal structure and relationships to other variables. A narrative synthesis of measure and study characteristics, and psychometric outcomes is presented across measures and settings. RESULTS: = 19; 54.3%). Three measures (9%) assessed four competence attributes of knowledge, skills, attitudes/beliefs and behaviours. Regarding acceptability, overall missing data ranged from 1.6-25.6% across 11 measures and completion times ranged from 5 to 25 min (n = 4 measures). Internal consistency reliability was commonly reported (21 measures), with Cronbach's alphas ranging from 0.45-0.98. Two measures reported four sources of validity evidence, and over half (n = 19; 54%) reported one source of validity evidence. CONCLUSIONS: This review highlights a gap in the testing and use of competence attribute measures related to evidence-informed decision making in community-based and long-term care settings. Further development of measures is needed conceptually and psychometrically, as most measures assess only a single competence attribute, and lack assessment and evidence of reliability and sources of established validity evidence. REGISTRATION: PROSPERO #CRD42018088754.
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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 | 0,080 | 0,301 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».