Measured and perceived effects of audit and feedback on nursing performance: A mixed methods systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The use of audit and feedback in health care has been shown to have generally positive effects with medical teams, but little is known about its effects on nursing care. The purpose of this systematic review was to examine the evidence of measured and perceived effects of such interventions on nursing performance. Methods: We used a mixed-methods systematic review design with thematic and narrative synthesis. Studies reporting quantitative and qualitative data on the effects of feedback interventions specific to nursing care were considered for inclusion. Studies were appraised for quality using the Mixed Methods Appraisal Tool. Quantitative and qualitative data were summarized in narrative and tabular form and were synthetized using the Joanna Briggs Institute segregated methodologies approach. Results: Thirty-one studies published between 1995 and 2021 were included. Thirteen quantitative studies provided evidence on measured effects and 18 qualitative studies provided evidence on perceived effects. The quantitative studies, the majority of which had low to moderate methodological quality, reported highly variable effects of audit and feedback. The characteristics of most of the audit and feedback interventions were poorly aligned with the recommendations developed by the experts and were not theoretically supported. Overall, the qualitative data demonstrated that nurses perceived several negative aspects in the way audit and feedback interventions were conducted, while recognizing the relevance of secondary use of the data to support improved care. Conclusions: Considering the practical benefits of using this type of intervention, we see in these results an important opportunity for action to improve the design and implementation of audit and feedback with nurses. Registration: PROSPERO CRD42018104973
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,097 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».