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Enregistrement W4410515405 · doi:10.3390/nursrep15050175

Critical Thinking and Clinical Decision Making Among Registered Nurses in Clinical Practice: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4410515405 sur OpenAlexaboutno aff
Nur Hidayah Zainal, Md Asiful Islam, Nur Syahmina Rasudin, Zakira Mamat, Tengku Muhammad Hanis, Wan Shakira Rodzlan Hasani, Kamarul Imran Musa

Notice bibliographique

RevueNursing Reports · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Wolverhampton
Mots-clésCINAHLMeta-analysisScopusCritical thinkingMEDLINEScale (ratio)PsychologySystematic reviewMedical educationApplied psychologyMedicinePsychological interventionNursingPathologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Critical thinking is fundamental for registered nurses (RNs) when making clinical decisions, which impact patient outcomes. This review aimed to identify studies on critical thinking and clinical decision making among nurses in clinical practice and synthesize their findings based on the regional area, observed findings, and predictive factors, and to assess the measurement tools used. Methods: A comprehensive search of the PubMed, Web of Science, CINAHL, and SCOPUS databases up to December 2024 was conducted in accordance with the PRISMA guidelines. The Newcastle–Ottawa Scale was used to assess the quality of included studies. Studies with similarly themed components were grouped for narrative synthesis. A meta-analysis of random-effects model calculations was performed. Results: This review included forty studies (twenty-four on CT, twelve on CDM, four on both) from various WHO regions, revealing diverse findings on observed skills. Ten CT and four CDM measurement tools were identified. Many studies also explored individual and group-level predictive factors for these skills. Meta-analyses of four common tools (CCTDI, NCT4P, CDMNS, and NDMI) showed significant heterogeneity, with statistically significant pooled mean scores. Conclusions: The synthesis highlights the global research on nurses’ critical thinking and clinical decision making, including the exploration of various predictive factors. However, the significant heterogeneity in the findings from meta-analyses of commonly used measurement tools underscores a need for more standardized measurement and analytical approaches, such as multilevel modeling, to better account for the hierarchical nature of potential predictive factors (individual and group levels), which would allow for more reliable comparisons and stronger conclusions in this field.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,036
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,392 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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