Nursing practices in vaccination: An integrative review
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, an integrative literature review was carried out aiming to answer: what is the nursing scientific production about vaccination practice? Research conducted in the Medline, SciELO, Lilacs, BDENF, PubMed, CINAHL and Scopus databases from 2010 to 2017. A sample of 49 papers was obtained. Most of the papers were classified with level VI of evidence. The highest level found was the II, controlled and randomized studies of level III accounted for 10.20%. The papers were grouped by similarity into four thematic categories: vaccine coverage 42.86%, administration of vaccine 28.58%, vaccination education 14.28% and management/supervision 14.28%. It management/supervision and education about vaccination are highlighted in most papers. The methodology used allowed the analysis and summarization of papers with different approaches. It is evident that vaccination goes far beyond the simple fact of administering an immunobiological, requiring an extensive and complex body of knowledge, with frequent updating of health professionals, especially nurses. Vaccination actions are effective in preventing diseases, and it is important to prioritize such actions in their daily practice. In nursing vaccination practices, nurses should assert their supervisor assignment, contributing to the organization of the service, continuing education of nursing staff, planning strategies to reach the goals of vaccination, evaluating vaccination coverage, working according to the population, through their education and awareness, and contribute with the body of knowledge about vaccination.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».