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Enregistrement W3191192788 · doi:10.15253/2175-6783.20212267980

Development of nurses' evidence-based practice skills: contributions of clinical supervision

2021· article· en· W3191192788 sur OpenAlexaff
Ana Teixeira, Leonor Olímpia Lopes Sousa Morais Teixeira, Rui Pedro Gomes Pereira, Cristina Pinto, António Luís Rodrigues Faria de Carvalho, Vilanice Alves de Araújo Püschel

Notice bibliographique

RevueRev Rene · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWilcoxon signed-rank testTriangulationNursingClinical PracticeDescriptive statisticsTest (biology)Evidence-based practicePatient carePsychologyMedicineMedical educationAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: to evaluate the impact of the implementation of the SafeCare Model on the evidence-based practice competencies of nurses. Methods: mixed method characterized by concomitant triangulation. Quantitative data were collected before and after the implementation of the Model, by means of the Clinical Effectiveness and Evidence-Based Practice Questionnaire, with descriptive statistical analysis. Evidence values were obtained using the Wilcoxon test. Thirteen nurses participated. Qualitative data were obtained from interviews with 11 nurses from a public hospital and analyzed using the Content Analysis technique. Results: there were no statistically significant differences with the implementation of the model. However, nurses identified increased competencies in evidence-based practice with the recognition of advantages in their professional development, organization, and patient care. Conclusion: the implementation of the model has been shown to have contributed to the development of competencies in evidence-based practice.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,226
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,344 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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