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Enregistrement W4295086786 · doi:10.11124/jbies-21-00313

Knowledge, skills, attitudes, beliefs, and implementation of evidence-based practice among nurses in low- and middle-income countries: a scoping review protocol

2022· review· en· W4295086786 sur OpenAlexaff
Stephen Adombire, Martine Puts, Lisa M. Puchalski Ritchie, Mary Ani–Amponsah, Lisa Cranley

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLGrey literatureMEDLINEEvidence-based practiceHealth careMedicineEmpirical evidenceInclusion (mineral)NursingMedical educationPsychologyAlternative medicinePsychological interventionPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this scoping review is to identify and map the evidence reporting the knowledge, skills, attitudes, beliefs, and implementation of evidence-based practice among nurses in low- and middle-income countries. INTRODUCTION: Evidence-based practice aims to improve health care quality, safety, and health system efficiency. Numerous research studies have explored nurses' engagement in evidence-based practice in high-income countries. Developing nations have recently joined the evidence-based practice movement, and primary research about nurses' engagement with it are emerging. INCLUSION CRITERIA: The scoping review will include primary studies (quantitative, qualitative, and mixed methods) and gray literature addressing knowledge, skills, attitudes, beliefs, and implementation of evidence-based practice among nurses. Participants will include registered nurses working in low- and middle-income countries. Studies conducted in all health care settings, including acute and community settings, in low- and middle-income countries will be included. METHODS: We will search MEDLINE, Embase, CINAHL, Scopus, ERIC, JBI Evidence-based Practice Database, Cochrane Library, LILACS, and AIM. Gray literature will be sourced from ProQuest Dissertations and Theses Global and Google Scholar for primary studies. Studies published in the English language will be included, with no limit on publication date. Titles, abstracts, and full-text articles will be assessed against the inclusion criteria by 2 independent reviewers. The extracted data will be analyzed quantitatively using frequencies and counts. Textual data from qualitative studies will be analyzed using descriptive content analysis. Results of the data analysis will be presented using graphs, tables, and a narrative format. SCOPING REVIEW REGISTRATION: Open Science Framework ( https://osf.io/hau5y ).

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,397 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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