Psychometric properties of the research competencies assessment instrument for nurses (RCAIN) in Greece
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Evidence-based practice can improve quality of care and patient and system outcomes. Healthcare professionals need certain research competencies to achieve evidence-based practice. We aimed to evaluate the psychometric properties of the self-reported 19-item Research Competencies Assessment Instrument for Nurses (RCAIN) with Greek. Methods This cross-sectional study included in total, 520 respondents (within 33 health organizations) who completed the 5-point Likert-type RCAIN as well as the 8-item " Research Utilization by Nurses " that was used to assess construct validity. Expert scholars translated both survey questionnaires into the Greek language. A baseline one-factor model was compared against three-factor model (i.e., knowledge, skills, and application of knowledge and skills) that were developed based on the hypothetical design of the instrument. Results Participants were females (86.4%) 50 years old or younger (91%). The RCAIN had a Cronbach's alpha coefficient of 0.937 and intraclass correlation coefficient of 0.440 (95% CI 0.403 to 0.480, p < .001). Confirmatory factor analysis revealed a 3-factor solution (i.e., knowledge, skills, application of knowledge & skills). Fit indices for the three-factor model were statistically superior when compared with the baseline model. Reliability and validity of each subscale were acceptable. Further assessment of construct validity using hypothesis testing indicated that there is a statistically significant difference in research utilization by knowledgeable or not participants. Specifically, the effect size between knowledge synthesis and instrumental research use was eta squared = 0.020, meaning that approximately 2.0% of the variance in instrumental research use scores can be explained by knowledge in methods of knowledge synthesis. The predictive validity, based on correlations between the two instruments, showed that increasing levels of instrumental research use were associated with an increasingly positive and statistically significant pattern of correlations. Conclusions The RCAIN survey is a psychometrically sound tool for nurses. Providers, educators, and health administrators may use it for professional development and improvement of individual research competencies.
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 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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».