Seja Doce com os Bebês: avaliação de vídeo instrucional sobre manejo da dor neonatal por enfermeiros
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the profile of nurses who work in hospital units that care for newborns; to verify nurses' prior knowledge on breastfeeding, skin-to-skin care and sweet tasting solutions for neonatal procedural pain relief; and to evaluate nurses' perceptions on the feasibility, acceptability and usefulness of the Portuguese version of the "Be Sweet to Babies" video. METHOD: A cross-sectional study conducted in four units of a university affiliated hospital in São Paulo. Forty-five (45) nurses who answered the questionnaire and watched the video were included. Thirty-eight (38) nurses subsequently evaluated the video. Descriptive statistics were used to analyze the variables, in addition to content analysis of the open question. RESULTS: Forty-five (45) nurses participated in the study; 97.4% were aware of the analgesic strategies, and after watching the video nurses reported that they intend to use or encourage the use of these strategies during painful procedures. All participants would recommend the video to other professionals, and considered the resource as useful, easy to understand and easy to apply in real situations. CONCLUSION: Nurses are aware of the analgesic strategies and they considered the video as a feasible, acceptable and useful tool for knowledge translation to health care providers, which can also favor parental involvement in their children's pain management.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».