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Enregistrement W1973034580 · doi:10.2147/phmt.s51869

Understanding kangaroo care and its benefits to preterm infants

2015· review· en· W1973034580 sur OpenAlexaff
Marsha Campbell‐Yeo, Tim Disher, Britney Benoit, Céleste Johnston

Notice bibliographique

RevuePediatric Health Medicine and Therapeutics · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensMcGill UniversityIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKangaroo careCardiorespiratory fitnessMedicineDuration (music)BreastfeedingContext (archaeology)Skin to skinIntervention (counseling)Intensive care medicineHealth carePediatricsPhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The holding of an infant with ventral skin-to-skin contact typically in an upright position with the swaddled infant on the chest of the parent, is commonly referred to as kangaroo care (KC), due to its simulation of marsupial care. It is recommended that KC, as a feasible, natural, and cost-effective intervention, should be standard of care in the delivery of quality health care for all infants, regardless of geographic location or economic status. Numerous benefits of its use have been reported related to mortality, physiological (thermoregulation, cardiorespiratory stability), behavioral (sleep, breastfeeding duration, and degree of exclusivity) domains, as an effective therapy to relieve procedural pain, and improved neurodevelopment. Yet despite these recommendations and a lack of negative research findings, adoption of KC as a routine clinical practice remains variable and underutilized. Furthermore, uncertainty remains as to whether continuous KC should be recommended in all settings or if there is a critical period of initiation, dose, or duration that is optimal. This review synthesizes current knowledge about the benefits of KC for infants born preterm, highlighting differences and similarities across low and higher resource countries and in a non-pain and pain context. Additionally, implementation considerations and unanswered questions for future research are addressed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,328
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,098 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations156
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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