Neonate Pain Management: What do Nurses Really Know?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to determine knowledge, attitude, and performance vis-à-vis pain management in neonates by nurses working in neonatal units in Bandar Abbas University hospitals. METHOD: This descriptive and analytical study was executed from March-August 2011 in the neonatal units and NICU in Bandar Abbas educational hospitals. A total of 50 nurses and nurse assistants working in the neonatal units participated in the study. The data collection tool was a structured questionnaire investigating knowledge (28 items), attitude (20 items) and practices (5 items). Data was analyzed using descriptive statistical tests (Frequency, Mean and Standard deviation tables) and inferential statistic (T-test, Variance analysis). RESULTS: The knowledge scores of participants had a mean value of 13.51 (48.2%) out of 28. The mean score of attitude was 54.22 out of 60 and the mean score for the nurses' level of practices was found to be 4.22 out of 10. There was a significant relationship between nurses' knowledge scores and the level of education, i.e. nurses with more education had more knowledge. CONCLUSION: Results showed that the nurses had poor performance regarding the assessment, measurement, and relief of pain. However, they showed positive attitudes towards pain control in neonates.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».