Women's experiences of early miscarriage: implications for nursing care
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To investigate women's experience of early miscarriage (the first 16 weeks of pregnancy) by reviewing the literature since 1990, identifying and exploring critical themes. BACKGROUND: Early miscarriage loss accounts for 50,000 inpatient admissions per year in the UK reported in 2010. It can result in anxiety, depression, guilt, emptiness and other features of bereavement. DESIGN: A structured literature review of qualitative literature was undertaken to explore the evidence of women's experience of early miscarriage, and elicit common themes emerging. METHODS: A systematic electronic database search was conducted using a range of search engines. Nine papers were identified; four from the UK and one paper each from the USA, Australia, Canada, Israel and Sweden. RESULTS: Four predominant themes were identified from the experiences of 211 women in the nine studies: 'What I feel', 'Care for me and communicate with me', 'Me, my baby and others' and 'Help me to cope with the future'. CONCLUSIONS: Early miscarriage is a potentially devastating experience, and the diversity of experiences of women must be reflected in the provision of appropriate and sensitive nursing care. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: The study demonstrated a significant training need for nurses and midwives to provide women with individualised care.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».