Self-Care Behavior Assessment of Fragile School-Age Children: An Application of Orem's Self-Care Framework
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Fragile children who were once called; “terminal cases” nowadays are able to live, due to technical advances; although they are requiring permanent assistance. This study aimed to identify the levels of self-care behavior of school-age medically fragile Jordanian children. METHODS & MATERIAL: A cross-sectional design using Orem self-care behavior questionnaire to measure the level of self-care behavior of 96 medically fragile children in capital city (Amman), who hospitalized at least once at the affiliated hospitals. RESULT: 63. 3%, n=61 children had high level of self-care behavior with overall mean = 62.3 SD=20. ANOVA and Tukey’s post hoc comparisons of the three groups indicate that the level of self care behavior at the late school age 12-14 years old (mean = 71.56, SD = 4.71) and the early school age 6-9 years (mean = 67.05, SD = 4.73) reported significantly higher than the middle school age 10-12 years old (mean 66.95, SD = 4.37), p = .001. A round half of the children complaining of respiratory disease 42.7%, n=41. CONCLUSION: Performing nursing interventions and providing proper discharge plans for school age children and home care for medically fragile children will be based according to the self-care behavior level.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».