How nursing leaders promote evidence‐based practice implementation at point‐of‐care: A four‐country exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To describe strategies nursing leaders use to promote evidence-based practice implementation at point-of-care using data from health systems in Australia, Canada, England and Sweden. DESIGN: A descriptive, exploratory case-study design based on individual interviews using deductive and inductive thematic analysis and interpretation. METHODS: Fifty-five nursing leaders from Australia, Canada, England and Sweden were recruited to participate in the study. Data were collected between September 2015 and April 2016. RESULTS: Nursing leaders both in formal managerial roles and enabling roles across four country jurisdictions used similar strategies to promote evidence-based practice implementation. Nursing leaders actively promote evidence-based practice implementation, work to influence evidence-based practice implementation processes and integrate evidence-based practice implementation into everyday policy and practices. CONCLUSION: The deliberative, conscious strategies nursing leaders used were consistent across country setting, context and clinical area. These strategies were based on a series of activities and interventions around promoting, influencing and integrating evidence-based practice implementation. We conjecture that these three key strategies may be linked to two overarching ways of demonstrating effective evidence-based practice implementation leadership. The two overarching modes are described as mediating and adapting modes, which reflect complex, dynamic, relationship-focused approaches nursing leaders take towards promoting evidence-based practice implementation. IMPACT: This study explored how nursing leaders promote evidence-based practice implementation. Acknowledging and respecting the complex work of nursing leaders in promoting evidence-based practice implementation through mediating and adapting modes of activity is necessary to improve patient outcomes and system effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».