Notice bibliographique
Résumé
Home healthcare providers play a critical role in the prevention of unintended pregnancies by providing evidence-based contraception education during home visits. This article describes an innovative and comprehensive contraception protocol that was developed for Nurse-Family Partnership to improve contraception education for home healthcare patients. The protocol focused on increasing uptake of long-acting reversible contraception (LARC) for high-risk prenatal and postpartum home healthcare patients. The protocol was designed to reduce early subsequent pregnancies and thereby improve outcomes for mothers and their infants. An evidence-based translation project was designed and piloted in three California counties. The protocol consisted of a contraception education module for nurses and a patient education toolkit. The toolkit included an interactive patient education workbook emphasizing LARC methods for nurses to complete with their patients along with other teaching tools. The project was evaluated using pre- and posttest surveys that measured changes in nurses' knowledge, attitudes, and practice before, after, and 2 months after implementation. Outcomes revealed the following statistically significant results: (a) nurses' knowledge doubled at the first posttest and persisted at 2 months, (b) nurses' attitudes improved on two of the three measures, and (c) there was a 17.7% increase in the frequency of LARC birth control education 2 months after implementation. An evidence-based contraception protocol can promote acceptance of LARC methods and improve home healthcare clinician comfort with and frequency of birth control education.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».