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Enregistrement W3132732730 · doi:10.1136/bmjopen-2020-042325

Instruments for measuring nursing research competence: a protocol for a scoping review

2021· review· en· W3132732730 sur OpenAlexaff
Qirong Chen, Chongmei Huang, Aimee R. Castro, Siyuan Tang

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCompetence (human resources)Protocol (science)NursingNursing researchMedical educationAlternative medicinePathologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Nursing research competence of nursing personnel has received much attention in recent years, as nursing has developed as both an independent academic discipline and an evidence-based practiing profession. Instruments for appraising nursing research competence are important, as they can be used to assess nursing research competence of the target population, showing changes of this variable over time and measuring the effectiveness of interventions for improving nursing research competence. There is a need to map the current state of the science of the instruments for nursing research competence, and to identify well validated and reliable instruments. This paper describes a protocol for a scoping review to identify, evaluate, compare and summarise the instruments designed to measure nursing research competence. METHODS AND ANALYSIS: 's additional recommendations for applying this framework. The scoping review will be reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews checklist. The protocol is registered through the Open Science Framework (https://osf.io/ksh43/). Eight English databases and two Chinese databases will be searched between 1 December 2020 and 31 December 2020 to retrieve manuscripts which include instrument(s) of nursing research competence. The literature screening and data extraction will be conducted by two researchers, independently. A third researcher will be involved when consensus is needed. The COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments methodology will be used to evaluate the methodological quality of the included studies on measurement properties of the instruments, as well as the quality of all the instruments identified. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not needed. We will disseminate the findings through a conference focusing on nursing research competence and publication of the results in a peer-reviewed journal.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,199
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,199
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1990,199
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,013
Bibliométrie0,0220,023
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0780,023

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.

Tête enseignante Opus0,935
Tête enseignante GPT0,814
Écart entre enseignants0,121 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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