Evidence‐Based Stillbirth Prevention Strategies: Combining Empirical and Theoretical Paradigms to Inform Health Planning and Decision‐Making
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A global health project undertaken in Qatar on the Arabian Peninsula immersed undergraduate nursing students in hands-on learning to address the question: What strategies are effective in preventing stillbirth? Worldwide stillbirth estimates of 2.6 million per year and the high rate in the Eastern Mediterranean Region of 27 per 1,000 total live births provided the stimulus for this inquiry. METHODS: We used a dual empirical and theoretical approach that combined the principles of evidence-based practice and population health planning. Students were assisted to translate pre-appraised literature based on the 6S hierarchical pyramid of evidence. The PRECEDE-PROCEED (P-P) model served as an organizing template to assemble data extracted from the appraisal of 21 systematic literature reviews ± meta-analyses, 2 synopses of synthesized reports, and 9 individual studies summarizing stillbirth prevention strategies in low, middle, and high income countries. Consistent with elements of the P-P model, stillbirth prevention strategies were classified as social, epidemiological, educational, ecological, administrative, or policy. RESULTS: Ten recommendations with clear evidence of effectiveness in preventing stillbirth in low, middle, or high income countries were identified. Several other promising interventions were identified with weak, uncertain, or inconclusive evidence. These require further rigorous testing. LINKING EVIDENCE TO ACTION: Two complementary paradigms--evidence-based practice and an ecological population health program planning model--helped baccalaureate nursing students transfer research evidence into useable knowledge for practice. They learned the importance of comprehensive assessments and evidence-informed interventions. The multidimensional elements of the P-P model sensitized students to the complex interrelated factors influencing stillbirth and its prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».