Facilitating evidence-based practice integration into teaching and learning: A strategy for nurse educators
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence-based practice (EBP) is highly recommended for health care professionals to apply in their practice. Provision of healthcare should be current and scientifically proven, hence the necessity for nursing education institutions to pursue nurse training programmes incorporating teaching of EBP skills. The purpose was to explore and describe the experiences of nurse educators with the integration of EBP into teaching and learning at a nursing college to develop a strategy to support nurse educators and to recommend the inclusion of EBP skills in the nurse training curriculum. Methodology: A qualitative, descriptive phenomenological research design was employed, utilizing non-probability purposive and snowball sampling techniques to select nurse educators as participants. Data were collected through unstructured in-depth interviews using a grand tour question, a digital recording device, and field notes to record all interviews. Colaizzi’s phenomenological data analysis method guided data analysis using Atlas.ti 24 software for coding. Results: Four themes emerged: nurse educators’ experiences with integration and understanding of the EBP concept, facilitating EBP integration, significance of integrating EBP in teaching and learning, and suggested strategies to enhance EBP integration. Based on these findings, a strategy was developed with seven action statements to support nurse educators. Furthermore, recommendations to the college and future research were suggested for the successful integration of EBP. Conclusions: The suggested strategy and recommendations made, would facilitate and create a culture of EBP within the nursing profession and education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,121 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,018 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».