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Enregistrement W2911543177 · doi:10.1097/jpn.0000000000000263

The Power of a Parent's Touch

2017· article· en· W2911543177 sur OpenAlexaff
Marsha Campbell‐Yeo, Justine Dol, Timothy Disher, Britney Benoit, Christine T. Chambers, Kaitlyn Sheffield, Talia Boates, Denise Harrison, Brenda Hewitt, Krista Jangaard, Jennifer Stinson, Anna Taddio, Jennifer A. Parker, Kim Caddell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Perinatal & Neonatal Nursing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoIzaak Walton Killam Health CentreUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineWeb surveyHealth careClinical PracticeBreast feedingPsychologyNursingPediatricsComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite strong evidence that skin-to-skin contact and breast-feeding are effective pain-relieving interventions for infants undergoing painful procedures, they remain underutilized in clinical practice. Given the important contribution of parents, there is a need to find innovative ways to assist parents to become actively involved in their infant's care. We developed a YouTube video to disseminate evidence-based information on the effectiveness of skin-to-skin contact and breast-feeding for infant pain management. The 2-minute 39-second video launched on December 2, 2014, and was promoted through Web-based and in-person communication and YouTube advertisements. Data were collected using YouTube analytics and an online survey. Post-18 months from its launch, the video had a reach of 157 938 views from 154 countries, with most viewers watching an average of 73% of the video (1 minute 56 seconds). Parents (n = 32) and healthcare providers (n = 170) completed the survey. Overall, both reported that they liked the video, found it helpful, felt more confident, and were more likely to use skin-to-skin contact (16% and 12%) and breast-feeding (3% and 11%), respectively, during future painful procedures. Despite the high-viewing patterns, alternative methods should be considered to better evaluate the impact on practice change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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