Critical Thinking and Clinical Decision Making Among Registered Nurses in Clinical Practice: A Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,028 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle