Knowledge, skills, attitudes, beliefs, and implementation of evidence-based practice among nurses in low- and middle-income countries: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
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 ).
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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 | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».