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Enregistrement W2128376830

Effect of a two-component intervention to change hospital practice from early to delayed umbilical cord clamping in the Peruvian Amazon.

2011· article· en· W2128376830 sur OpenAlexaff
Brittany Blouin, Mary E. Penny, Martín Casapía, Eder Aguilar, Serene A. Joseph, Hilary Creed‐Kanashiro, Mathieu Maheu‐Giroux, Theresa W. Gyorkos

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMaternal and Neonatal Healthcare
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUmbilical cordIntervention (counseling)Confidence intervalCordAnesthesiaSurgeryNursingInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the effect of a two-component intervention to change hospital practice with regard to the timing of umbilical cord clamping. METHODS: A pre-/post-study design was used to measure the effect of a two-component intervention on mean time to clamp the umbilical cord. The study took place at Hospital Iquitos "César Garayar García" in Iquitos, Peru. A total of 224 women were recruited from the hospital labor room: 112 pre-intervention, from 18 May-3 June 2009, and 112 post-intervention, from 6-20 July 2009. The intervention consisted of 1) a "best practice" three-day training workshop on birthing, and 2) a hospital directive. All deliveries were observed and the time between delivery of the first shoulder and clamping of the umbilical cord was measured with a digital stopwatch. RESULTS: The mean time between delivery and cord clamping before the intervention was 56.8 seconds (95% confidence interval [CI]: 51.0, 62.7). This increased to 169.8 seconds (95% CI: 153.8, 185.8) following the intervention. The difference in mean time to clamp remained significant in multivariate analyses (β adjusted = 113.2 seconds, 95% CI: 96.6, 129.9). CONCLUSIONS: Hospital policy and practice can be successfully changed from early to delayed umbilical cord clamping using a simple, two-component intervention.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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