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Enregistrement W4293219221 · doi:10.3390/jpm12091358

Nurses’ Knowledge, Attitudes, Confidence, and Practices with Genetics and Genomics: A Theory-Informed Integrative Review Protocol

2022· article· en· W4293219221 sur OpenAlexaff
Rebecca Puddester, April Pike, Joy Maddigan, Alison Farrell

Notice bibliographique

RevueJournal of Personalized Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)GenomicsPsychologyMedicineAlternative medicineGeneticsBiologyGenomePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: As key healthcare providers, nurses require genomic competency to fulfil their professional obligations in the genomic era. Prior research suggests that nurses have limited competency with genomics-informed practice. Concepts in the Rogers' Diffusion of Innovation (DOI) theory (i.e., knowledge, attitudes, and attributes of innovation adopters) provide a framework to understand the process of adoption of innovations, such as genomics, across organizations. We aim to synthesize what is known about the adoption of genomics across nursing within the DOI framework to identify gaps and opportunities to enact sustained adoption of genomics in nursing. METHODS AND ANALYSIS: An integrative literature review, following Whittemore and Knafl's five steps, will be conducted to evaluate qualitative, quantitative, and mixed-method primary studies that meet inclusion and exclusion criteria. The MEDLINE, PsychINFO, CINAHL, Cochrane, and Sociological Abstracts electronic databases will be searched in addition to the ancestry search method. Two researchers will perform independent screening of studies, quality appraisal using the Mixed-Methods Appraisal Tool, and data analysis using the narrative synthesis method. Disagreements will be resolved by a third reviewer. Findings in this review could be used to develop theory- and evidence-informed strategies to support the sustained adoption of genomics in nursing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,377 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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