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Enregistrement W2607356826 · doi:10.1097/jpn.0000000000000255

Pain Management During Newborn Screening

2017· article· en· W2607356826 sur OpenAlexaff
Denise Harrison, Jessica Reszel, Bill Dagg, Cheryl Aubertin, Mariana Bueno, Sandra Dunn, Ann Fuller, JoAnn Harrold, Catherine Larocque, Stuart G. Nicholls, Margaret Sampson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Perinatal & Neonatal Nursing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensOntario Stroke NetworkOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineOnline videoAnalyticsMultimediaNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To assess the reach, acceptability, and effect of the BSweet2Babies video showing breast-feeding, skin-to-skin care, and sucrose during blood sampling on intention to recommend the video or advocate for use of the interventions. In July 2014, the video and an electronic survey were produced and posted. After 1 year, the online viewer survey responses and YouTube analytics were analyzed. One year after posting, the BSweet2Babies video had 10 879 views from 125 countries and 187 (1.7%) viewers completed the survey. Most respondents were aware of the analgesic effects of breast-feeding, skin-to-skin care, and sucrose. Nearly all respondents (n = 158, 92%) found the BSweet2Babies video to be a helpful resource and 146 (84%) answered that they would recommend the video to others. After viewing the video, 183 (98%) respondents answered that they would advocate for 1 or more of the interventions. The BSweet2Babies video showing effective pain treatment during blood sampling had a large reach but a very small response rate for the survey. Therefore, analysis of acceptability and effect on intention to recommend the video and advocate for the interventions depicted are limited. Further research is warranted to explore how to best evaluate videos delivered through social media and to determine the effect of the video to promote knowledge translation into clinical practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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