MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403614684 · doi:10.32598/jnrcp.2406.1114

Deconstructing the intersect between nursing theory and practice: A grounded theory study

2024· article· en· W4403614684 sur OpenAlexaff
Jane-Lovena Onyia-Pat, Joseph Osuji, Mohammed El-Hussein, Peace Iheanacho, Nkiruka P. Nwokemodo

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Reports in Clinical Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Applications
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrounded theoryNursing theoryNursingSociologyPsychologyQualitative researchMedicineMEDLINESocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The difficulty experienced by some practicing nurses in articulating their practice to nursing theories has fueled the debate among nurse scholars on the theory-practice gap and the need to close it. The theory-practice gap is problematic in nursing because it creates an environment where practicing nurses need help integrating knowledge learned in the classroom with real-world clinical practice. This study explored nurse educators' understanding of the intersectionality between nursing theory and practice and how this relationship is enacted. We utilized the constructivist grounded theory approach to explore the relationship between nursing theory and practice. Data were collected from 18 clinical nurse educators through semi-structured face-to-face interviews. Our finding suggests a grounded theory of "situational reciprocity" that theorizes a "reciprocal active theory/practice process". Active theory practice engagement suggests that nursing theory and practice are in a mutual, non-deterministic relationship. The argument that purports a gap between nursing theory and practice may be counterfactual because the relationship between these constructs is not causal; instead, both are inseparable, as in praxis. Although nursing practice should be reflected in nursing theories, theory should not be expected to inform and determine practice in a hierarchical, unidirectional manner due to the inherent complexity of practice. Theory informs and is modified by reflective practice reciprocally. Nursing theories may not be able to predict all nursing practice outcomes due to practice complexities, but they can help to understand care outcomes within the context of the complexities that characterize the human response to care and the nurse-client relationship. Nurse educators and practitioners, administrators, and researchers need to weave together a coherent theory-practice connection so that nurses will continue to advocate for and provide knowledge-based, evidence-informed, safe, and cost-effective care to promote the well-being of patients and facilitate positive health outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0120,030
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,375
Tête enseignante GPT0,697
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nursing Reports in Clinical PracticeMême sujetQualitative Research Methods and ApplicationsTravaux en français237 207