Clinical Instructors' Knowledge, Attitude, and Practice Regarding Evidence-Based Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: The application of EBP has highly appreciated across healthcare disciplines to improve health care delivery. The utmost goal of nursing is the safe and compassionate patient care that can be achieved through utilization of best research evidence in making decisions for health care services. These expectations have laid the responsibility on clinical instructors to prepare their future nurses for this multifaceted role. Aim: Therefore, the present study aimed to determine the clinical instructors’ level of knowledge, attitude, and practice regarding EBP in the Pakistani context. Methodology: A cross-sectional study design was adopted. Clinical instructors (n=110) from two public and private sectors nursing institutes recruited in the study by using convenience sampling technique. A structured self-administered questionnaire was utilized. Data was entered in SPSS (Version 23.0) for analysis and descriptive analysis was done. Results: The participants were predominantly female clinical instructors (86.4%) as compared to male counterparts. Most of the study participants (62.7%) were having Bachelor of Science in nursing degree. Study yielded the good level of knowledge among most (96.4%) of the instructors whereas about half of the study participants (50.9%) showed moderate level of practice. Moreover, underdeveloped attitude was found among less than half (47.2%) of the participants. Conclusion: Generally, knowledge of clinical instructors regarding EBP was high, but attitude and practice were low among the clinical instructors.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».