Examining Clinical Instructors' Understanding, Perspectives, and Implementation of Evidence-Based Practice (EBP): A Multi-Institutional Study
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of evidence-based practice in healthcare has gathered significant appreciation across disciplines, aiming to improve patient care outcomes. In nursing, the primary objective is to deliver safe and standardized care by integrating evidence-based practice into clinical decision-making. Consequently, nursing educators must equip future nurses with the skills to decrease mortality rates and enhance patients' quality of life through the utilization of the best available evidence. Objectives: To assess the understanding, perspectives, and implementation of evidence-based practice among clinical instructors across five nursing educational institutes. Methods: A descriptive cross-sectional design was employed for this study. A total of 110 clinical instructors from both public and private sector educational institutes were recruited using convenience sampling. Participants completed a structured self-administered questionnaire, and data were measured using descriptive and inferential statistics in SPSS (Version 23.0). Results: Clinical instructors possessing master's degrees demonstrated a good understanding of evidence-based practice steps and their application. On the other hand, no significant differences (p-value>0.05) were received in overall perspectives towards evidence-based practice based on gender, qualification, and experience. Conclusions: It was concluded that clinical instructors with master's degrees demonstrated favourable perspectives and practices towards evidence-based practice. Female showed higher knowledge scores, while male excelled in perspectives and implementation.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».