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Enregistrement W2991279408

The experiences of intrapartum nurses in a northeastern Ontario, Canada setting in providing labour support

2019· dissertation· en· W2991279408 sur OpenAlexaboutno aff
Ylise M. Dobson

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabour wardNursingMedicineLabour economicsPolitical scienceObstetricsPregnancyEconomicsBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A qualitative, interpretive descriptive study, using a symbolic interactionism theoretical
\nframework, was conducted to explore the experiences of intrapartum nurses in a Northeastern
\nOntario, Canadian hospital and the meaning they place on providing labour support. There is
\nsubstantial literature that supports the many benefits of labour support provided by intrapartum
\nnurses. Throughout the intrapartum experience, the nurse influences, creates, and shapes the
\nmeaning and understanding of the labour experience. Semi-structured interviews were conducted
\nwith eight registered nurse participants recruited from a hospital. Interviews were transcribed and
\nanalyzed for themes. The following five themes emerged from the data: Enhancing the birthing
\nexperience of women through labour support, birthing technology and medical paradigm,
\nbirthing environment that influences the intrapartum nursing care, interprofessional collaborative
\nrelationships and intrapartum specialists. The findings suggest that intrapartum nurses have been
\ndrawn away from providing labour support and have become preoccupied with managing
\ntechnology and competing priorities for their time and attention. Barriers and challenges in the
\nexperience of nurses providing labour support were identified. Suggestions for nursing practice
\ninclude the importance of continuing education for labour support techniques and tools. Training
\nis important for all nurses who practice in hospitals where less labour support may be offered due
\nto high intervention rates. Competence validation would include creating a certification for
\nlabour support that is both theoretical and a simulated experience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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