A guided participation nursing intervention to theraupeutic positioning and care (GP_Posit) for mothers of preterm infants: protocol of a pilot randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the NICU, interventions intended to enhance maternal sensitivity are indicated in order to optimize preterm infant development and long-term mother-infant attachment. A novel nursing intervention was developed following a theory-oriented methodology and is based upon the guided participation theory for mothers to participate in their preterm infant's therapeutic POSITioning and care (GP_Posit). The primary objective of this study is to evaluate the feasibility and acceptability of (i) the study design; and (ii) the experimental GP_Posit nursing intervention during NICU hospitalization. The secondary objective is to estimate the preliminary effects of GP_Posit on maternal and preterm infant outcomes. METHODS: A pilot parallel-group randomized clinical trial (RCT) was designed where mother-preterm infant dyads are being recruited and randomized to a control group (usual care) or experimental group (GP_Posit intervention). Data collection includes feasibility and acceptability data as well as preliminary effects on maternal sensitivity and infant neurodevelopment. Ethical approval from the University Hospital ethical board was obtained in January 2018 (2017-1540). DISCUSSION: Data collection for this pilot study is expected to end in 2020. Results of this pilot study will inform about the feasibility and acceptability of the study design and GP_Posit intervention, a nursing intervention having the potential to favor maternal sensitivity and infant neurodevelopment in the NICU and guide the elaboration of a large-scale RCT. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrial.gov, NCT03677752. Registered 19 September 2018.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».