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Enregistrement W4413097679 · doi:10.1016/j.ijnsa.2025.100393

Decision support strategies for bedside nursing clinical reasoning: A scoping review

2025· review· en· W4413097679 sur OpenAlex
Lara Daniela Matos Cunha, Filipa Ventura, Márcia Pestana‐Santos, Mauro Mota, Lurdes Lomba, Margarida Reis Santos

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Studies Advances · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésNursingClinical decision support systemDecision support systemMedicinePsychologyManagement scienceComputer scienceArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Proficiency in clinical reasoning is crucial for achieving positive patient outcomes in healthcare. Nurses should take an active role in fostering their clinical reasoning skills. Bedside support strategies aim to offer practical, invaluable, and easily applicable resources for restructuring cognitive processes in situations of complex clinical demands. Objective: This review aimed to map evidence on bedside decision strategies applied by nurses to support clinical reasoning. Methods: The review followed the Joanna Briggs Institute recommendations for scoping reviews. Information: Sources Studies were retrieved from Medline (PubMed), CINAHL (EBSCOhost), Web of Science Core Collection, Scopus, Cochrane CENTRAL, RCAAP (Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal), and Google Scholar. Studies published in Portuguese, English, Spanish, or Swedish, without imposing geographical or cultural restrictions were considered. Qualitative and quantitative studies on bedside decision strategies that support nursing clinical reasoning were included, while studies exclusively focused on education, case-specific content, or Artificial Intelligence applications were excluded. Results: Out of 1889 results, 14 studies met the inclusion criteria. The studies were conducted in countries such as China, New Zealand, Norway, Brazil, Indonesia, Canada, Ireland, the United Kingdom, United States, and Australia, involving nurses, patients, and healthcare teams, with study designs ranging from qualitative research and cohort studies to quasi-experimental and theoretical analyses.These studies identified two key strategies: normative (following guidelines) and reflective (based on critical self-reflection). Conclusions: Reflective strategies are widely used at the bedside, emphasizing the importance of adaptability in uncertain clinical environments. Despite Artificial Intelligence's role in clinical decision-making, fostering critical thinking and decision-making skills in nurses remains essential. Registration: OSF https://doi.org/10.17605/OSF.IO/H96VQ. Tweetable abstract: A scoping review identified normative and reflective bedside strategies used by nurses to support clinical reasoning, highlighting the value of adaptability and critical thinking in complex care settings. #ClinicalReasoning #Nursing #PatientCare.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,626
Écart entre enseignants0,428 · 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