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Enregistrement W4292509494 · doi:10.1111/jocn.16488

Differences in evidence‐based nursing practice competencies of clinical and academic nurses in China and opportunities for complementary collaborations: A cross‐sectional study

2022· article· en· W4292509494 sur OpenAlexaff
Qirong Chen, Xirongguli Halili, Aimee R. Castro, Junqiang Zhao, Wenjun Chen, Zeen Li, Siyuan Tang, Honghong Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hunan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCross-sectional studyChinaNursingNursing practiceMedicineMEDLINENursing researchClinical PracticePsychologyFamily medicineMedical educationGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims and objectives To explore the evidence‐based nursing practice (EBNP) competencies of clinical and academic nurses and their collaboration needs for supporting EBNP. Background Academic‐practice partnerships have strong potential to overcome the key barriers to EBNP. However, there is little known about the collaboration needs of clinical and academic nurses for EBNP. Design A cross‐sectional study. Methods We recruited clinical and academic nurses online during November 2021 to January 2022. Using a reliable and validated scale and adapted questionnaires, data were collected relating to demographic information, EBNP‐related resources availability, EBNP competencies and EBNP collaboration needs. These data were described using descriptive statistical methods. The t test, χ 2 test and Mann–Whitney U test were used to evaluate if the different responses between clinical and academic nurses were statistically significant. This study was reported following the STROBET checklist. Results Two 240 clinical nurses and 232 academic nurses submitted questionnaires. There was no difference in overall EBNP competence between clinical and academic nurses. However, clinical nurses reported lower levels of competence and stronger intentions to collaborate with academic nurses when searching for, appraising, and synthesising evidence. Academic nurses reported lower levels of competence and stronger intentions to collaborate with clinical nurses for disseminating and implementing evidence. Conclusion Clinical and academic nurses both reported high needs for collaborating to overcome their perceived role limitations. Clinical and academic nurses have different strengths and limitations in EBNP. These role differences and intentions to collaborate for different dimensions of EBNP competence suggest that clinical and academic nursing roles could be complementary to each other, offering opportunities for synergistic collaborations to better support overall EBNP. Relevance to clinical practice Healthcare and academic institutions should promote academic‐practice partnerships as opportunities to gain complementary expertise on different dimensions of EBNP, and to improve nurses' competencies and confidence in EBNP overall.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,725
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,039 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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