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Enregistrement W1984994966 · doi:10.1155/2012/647182

Evaluation of a Brief Intervention to Improve the Nursing Care of Young Children in a High HIV and AIDS Setting

2012· article· en· W1984994966 sur OpenAlexaff
Linda Richter, Tamsen Rochat, Celia Hsiao, Thembelihle Zuma

Notice bibliographique

RevueNursing Research and Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)NursingCoping (psychology)DistressHuman immunodeficiency virus (HIV)BurnoutPalliative careFamily medicinePsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The HIV epidemic in South Africa is putting great strain on health services, including the inpatient care of young children. Caregivers and young children (107 pairs) and 17 nurses participated in an intervention to improve the care of young children in hospital in a high HIV and AIDS setting. The intervention addressed caregiver expectations about admission and treatment, responsive feeding, coping with infant pain and distress, assistance with medical procedures, and preparation for discharge and home care. Following a preparatory and piloting phase, measures of nurse burnout, caregiver physical and emotional well-being, and caregiver-child interaction were made before and after intervention. No changes were found between before and after intervention on assessments of caregiver wellbeing. However, mothers in the postintervention phase rated nurses as more supportive; mother-child interaction during feeding was more relaxed and engaged, and babies were less socially withdrawn. While the intervention proved useful in improving certain outcomes for children and their caregivers, it did not address challenging hospital and ward administration or support needed by caregivers at home following discharge. To address the latter need, the intervention has been extended into the community through home-based palliative care and support.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,405 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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