Notice bibliographique
Résumé
The Association of Women's Health Obstetrical and Neonatal Nurses (AWHONN) has launched a Peanut Ball campaign to help curb the high rate of cesarean births in the United States. Cesarean births are especially likely in women who receive epidural anesthesia due to immobility and pelvic laxity. The peanut ball (PB) is a birthing ball that when placed between the mother's legs can increase pelvic dimensions and facilitate fetal descent and birth. For PB to increase vaginal deliveries (VDs), nurses on obstetrical wards need to “buy in” to using this innovation. Having “innovator” nurses on the shift helped disseminate the PB intervention and increased the rate of VDs. Using a retrospective study design that uses data collected for non-research purposes saves time and cost. Our retrospective study examined the difference in VDs with patient controlled epidural anesthesia (PCEA) in the first five months of 2016 prior to PB use compared with the same months in 2017 post intervention. Using a paired t-test we found a significant difference of successful PCEA vaginal births in 2016 compared to 2017 (p = .008). This relatively inexpensive and easy survey can be done by most obstetrical services and help AWHONN in their campaign to decrease the rate of cesarean sections.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».