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Enregistrement W3004710756 · doi:10.12691/ajnr-8-2-10

Developing Competencies of Maternity Nurses on Relieving Postpartum Perineal Pain Using Cold Application

2020· article· en· W3004710756 sur OpenAlexaboutno aff
Amany Ali Abd El-Salam, Eman Ashour

Notice bibliographique

RevueAmerican journal of nursing research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistMedicineNursingIntervention (counseling)Psychological interventionInterviewNursing Interventions ClassificationPostpartum periodFamily medicinePsychologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nursing competency is one of the factors to be considered in assessing the performance of a nurse. It includes knowledge, skills and attitudes (KSA) which could lead to the achievement of the goals of the nurse to the patient. A variety of nursing interventions aimed at relieving perineal pain are largely based on localized cooling. Unfortunately, these interventions may not follow the accurate nursing practice for providing immediate and adequate postpartum perineal pain relief. The accurate assessment and appropriate management of postpartum perineal pain requires high levels of nursing skills and competency. Aim of the study: To investigate developing competencies of maternity nurses on relieving postpartum perineal pain using cold application. Method: A quasi-experimental research design was used. Sample: A convenience sample of 70 staff nurses who had worked in the study settings and purposive sample of 200 postpartum women from the same place. Settings: The study was conducted at the postpartum unites in Teaching Hospital and University Hospital, at Shebin El-Kom, Menoufia Governorate, Egypt. Instruments: Four instruments were used in this study for data collection, a structured interviewing questionnaire, competency standards checklist (CSC), short-form McGill pain questionnaire (SF-MPQ) and postpartum comfort questionnaire (PCQ). Results: There was an increase in the percentage of nurses who were classified at the good level in their knowledge and practice regarding perineal cold application to postpartum women in the post-intervention compared to the pre-intervention and overall competency practice increased significantly (p < .001) in the post-intervention compared to the pre-intervention. Conclusion: The nurses who are subjected to competency intervention about relieving the postpartum perineal pain using cold application had a higher knowledge score and a competent practice in the post-intervention than pre-intervention. Recommendations: In-service training programs should be provided for developing the nurses’ competency regarding postpartum perineal cold application in order to develop their best practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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