Academic and Clinical Nurses’ Perceptions and Experiences on Academic-Practice Partnership in Evidence-Based Practice: An Interpretive Description
Notice bibliographique
Résumé
Aim. To explore academic and clinical nurses’ perceptions and experiences on academic-practice partnership in evidence-based practice. Background. Academic-practice partnership could promote evidence-based practice which is crucial for high-quality care. Academic and clinical nurses are the foundation of the partnerships; however, there is little knowledge of their perceptions and experiences on academic-practice partnership in evidence-based practice. Methods. This is an interpretive description study. Twenty-two eligible participants were interviewed through face-to-face or online videoconferencing meetings. Guiding questions for the interviews focused on the perceptions and experiences of academic-practice partnership in the context of evidence-based practice. Interviews were recorded, transcribed, and checked verbatim. We used constant comparative analysis to analyze the qualitative data. Results. Four themes with fifteen subthemes were generated: necessities, modes, challenges, and benefits of the academic-practice partnership in evidence-based practice. Participants believed that academic-practice partnership was a necessary strategy to promote evidence-based practice and could be built through different modes. Nevertheless, most academic-practice partnerships were superficial because of specific types of challenges. However, a good academic-practice partnership could create a win-win situation for both nursing academia and clinical practice. Conclusion. Academic-practice partnership is a win-win strategy for both the academic side and clinical side to promote evidence-based practice. Different modes of academic-practice partnership provide academic and clinical nurses with more opportunities to promote evidence-based practice with a higher likelihood of successful implementation. However, related challenges require multilevel measures to provide better environments to initiate, build, and maintain intensive collaborations between academic and clinical nurses. Implications for Nursing Management. Academic and clinical organizations, leaders, and individuals should take multilevel measures to initiate, build, and maintain a close academic-practice partnership to promote evidence-based practice, which is crucial for high-quality nursing care, patient safety, and nursing discipline development.
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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 | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».