Canadian Essentials of Nursing Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:Loiselle, Carmen G., Ph.D./ Profetto-McGrath, Joanne, Ph.D./ Polit, Denise F./ Beck, Cheryl Tatano/

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2006-3

价格:63.95

装帧:Pap

isbn号码:9780781784160

丛书系列:

图书标签:

• 护理研究
• 加拿大
• 医学研究
• 健康科学
• 研究方法
• 循证护理
• 学术著作
• 高等教育
• 医学
• 公共卫生

《加拿大护理研究精要》之外的护理研究新视野 深入探索超越经典框架的现代护理实践与理论 在当代护理实践日益复杂化和专业化的背景下，对前沿研究的掌握已成为提升临床效果和推动护理科学进步的关键。本书旨在提供一个聚焦于当前加拿大护理研究领域中尚未被《加拿大护理研究精要》（Canadian Essentials of Nursing Research）全面覆盖或着重探讨的、具有重要影响力的研究主题、方法论和未来趋势。我们力求填补特定知识领域的空白，为资深护理专业人员、研究生及研究人员提供一个既具批判性又富有实践指导意义的视角。 本书将结构性地围绕以下几个核心支柱展开，这些支柱代表了当前护理科学进步的瓶颈与突破口： --- 第一部分：前沿的实证护理学（Evidence-Based Practice Beyond the Basics） 聚焦于复杂干预措施的实施科学与结果评估 传统的护理研究精要往往侧重于基础统计学和文献综述的构建方法。本书将深入探讨实施科学（Implementation Science）在将高质量研究成果转化为日常临床实践中的核心挑战。 1.1 复杂干预措施的优化与调整： 我们不满足于“什么是有效的干预”，而是深入探究“如何使干预措施在不同临床情境中保持有效性”。本书将详细分析使用混合方法研究（Mixed Methods Research）来理解干预措施在跨文化、跨地区（如偏远原住民社区与城市三级医疗中心）的适应性（Adaptation）和保真度（Fidelity）的最新进展。重点讨论预设的适应性临床试验（Adaptive Clinical Trials）在快速迭代护理实践中的应用，以及如何量化适应性调整对患者结局的影响。 1.2 人工智能驱动的临床决策支持系统（CDSS）的有效性评估： 随着大数据和机器学习在医疗领域的渗透，本书将侧重于评估AI驱动的CDSS如何影响护士的工作流程、认知负荷以及最终的患者安全指标。这包括对算法偏见（Algorithmic Bias）在护理应用中的识别和量化，以及如何设计研究来确保这些系统在不同患者群体中公平地提供支持。我们将探讨评估CDSS长期影响（超越短期满意度调查）的纵向研究设计。 1.3 护理人力资源与系统弹性（System Resilience）的研究视角： 探讨在后疫情时代，护理人员倦怠（Burnout）与保留率研究的新范式。这不仅包括传统的问卷调查，更涉及使用实时数据流（Real-Time Data Streams）和组织网络分析来建模护理团队的协作模式和系统应对突发事件（如大规模伤亡事件或流行病爆发）的弹性阈值。强调研究如何指导建立可持续的、具有韧性的医疗工作环境。 --- 第二部分：量化范式的深化与超越（Advanced Quantitative Paradigms） 超越标准回归分析，关注时间依赖性与因果推断 许多基础教程已涵盖了t检验、方差分析和多元回归。本书将把研究人员的目光引向更复杂的、能够处理现代临床数据的统计工具。 2.1 生存分析与时间依赖性结局的建模： 详细介绍竞争风险模型（Competing Risks Models）在评估患者多重不良结局时的应用，例如，研究住院患者并发症（如感染、跌倒、再入院）之间的相互排斥性影响。此外，深入探讨事件历史分析（Event History Analysis）在理解护理干预对慢性病进程（如糖尿病并发症发展）长期影响中的作用。 2.2 准实验设计与因果推断（Causal Inference）： 鉴于随机对照试验在许多伦理上或实践中不可行的护理情境，本书将侧重于观察性研究中的高级因果推断技术。这包括倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）的最新改进、逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）在校正混杂因素方面的应用，以及如何利用双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）来增强对护理实践效果的准确推断。 2.3 多层次建模（Multilevel Modeling）在群体差异研究中的应用： 聚焦于理解护理结果是如何在个体（如患者特征）、团队（如护士经验）、单元（如病房文化）和机构（如医院政策）多个层级上嵌套和相互作用的。我们将展示如何使用多层次模型来分离个体效应与环境效应，这对于制定既有针对性又具可推广性的政策至关重要。 --- 第三部分：定性研究的理论深度与方法严谨性（Rigor in Qualitative Inquiry） 聚焦于经验的解释、意义建构与新兴理论的生成 本书将超越基础的扎根理论或现象学描述，探讨定性研究在复杂社会现象解析中的前沿地位。 3.1 质性元分析（Qualitative Meta-Synthesis）的严格标准： 详细阐述主题综合（Thematic Synthesis）、元整合（Meta-Integration）等方法，用于系统性地整合来自多个独立定性研究的发现，以建立更具解释力的、跨研究的理论主张。讨论如何确保此类综合过程的可信度（Trustworthiness）和可转移性（Transferability），超越单一研究的边界。 3.2 关键理论视角在护理中的应用： 探讨后结构主义、批判理论或女性主义理论在解构“护理工作”中权力关系和边缘化患者经验方面的潜力。例如，如何运用话语分析（Discourse Analysis）来揭示电子病历和临床沟通中隐性的性别或社会经济偏见，并由此指导实践的变革。 3.3 参与式行动研究（Participatory Action Research, PAR）的深化实践： 本书将展示PAR如何从一种方法论发展成为一种赋权和变革的工具。重点分析在与弱势群体（如慢性病患者、无家可归者或遭受歧视的少数族裔）合作开展研究时，如何平衡研究的严谨性与社区的实际需求，确保研究成果能立即转化为社区可接受和持续的倡导行动。 --- 第四部分：研究伦理的动态前沿（The Evolving Frontier of Research Ethics） 应对数字时代、全球合作与数据主权的新挑战 随着研究工具和合作模式的演变，传统的知情同意框架面临严峻挑战。本书提供对这些新伦理困境的深入分析。 4.1 大数据、隐私与去标识化难题： 讨论在利用电子健康记录（EHR）进行大规模回顾性研究时，重识别风险（Re-identification Risk）的量化评估。探讨在数据共享协议中，如何平衡研究人员对数据的访问需求与患者对个人健康信息控制权的期望，特别是在跨境数据流动的情况下。 4.2 利益冲突与知识产权的复杂性： 分析将研究成果商业化（如开发新设备或软件）时，研究人员和机构面临的复杂利益冲突管理策略。着重探讨如何确保知识产权的分配能回馈给参与研究的患者和社区，而非仅仅流向商业实体。 4.3 研究的社会责任与公正性（Justice）： 超越“不伤害”和“行善”的基本原则，本书探讨研究的社会公正维度。如何设计研究来主动纠正历史上的研究不公（如过度集中研究发达国家高收入人群），并确保研究资源的分配能够惠及最需要改善健康结果的弱势群体。这包括对“被研究的”人群的赋权，确保他们参与到研究问题选择和结果解释的过程中。 --- 本书提供的视角是动态的、批判性的，旨在推动读者超越既有的知识基础，积极参与到塑造未来护理科学的实践和理论构建中去。它为那些寻求在快速发展的医疗环境中进行高影响力、高严谨性研究的专业人士，提供了不可或缺的指南。

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