The Effect of Education and Implementation of Evidence-Based Nursing Guidelines on Infants’ Weight Gaining in NICU
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Educating evidence-based guidelines influences increased quality of nursing cares effectively. Infant's weight gaining is one of the most important indicators for measuring quality of nursing care in NICU. The research is conducted with the aim of surveying the effect of education and implementation of educating evidence-based guidelines on infants' weight gaining in NICU. METHODS: This two-group clinical trial study was conducted in 2013 on one hundred infants in Baqiyatallah (AJ) hospital of Tehran. It was performed by using non-probable and convenient sampling. Data collection tools included; infants' demographic questionnaire and a researcher-made checklist to record infants' weight by using a weighing scale. Infants' weight was recorded before intervention and two months after implementation of the guidelines, then data were analyzed by using SPSS19 statistical software. FINDINGS: Mean weight of the infants in the control group on admission and on discharge was respectively; 1771(41.71) and 1712(42.68), and mean weight of the infants in intervention group on admission and on discharge was respectively; 1697(37.63) and 1793(40.71). After two months, infants' weight gaining in intervention group was more than control group and it was statistically significant (P = 0.001). CONCLUSION: results of the present study showed that implementation of evidence-based instruction an effective and economical method regarding infants' weight gaining. Therefore it is recommended to the authorities and managers of the hospitals and educational centers of the healthcare services to put education and implementation of educating evidence-based instruction the priority of their work plans.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».