Summary of best evidence on kangaroo mother care for premature infants
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate and summarize the best available evidence of kangaroo mother care for premature infants both in China and abroad, and to provide evidence-based support for clinical practice. Methods Evidence on kangaroo mother care including evidence-based guidelines, best practices, systematic evaluation and so on were systematically retrieved from databases such as UpToDate, Cochrane Library, Ontario Registered Nurses Association of Canada, National Institute for Health and Care Optimization of the United Kingdom and National Guidelines Network of the United States from the establishment of the database to December 15th, 2018. Four researchers were divided into two groups and evaluated the quality of literature and extracted data. Results Eight papers were included, including one guideline and seven systematic reviews. The best evidence included suitable population, support system, skin contact (timing, duration, operator) , breast feeding support, etc. After evidence extraction, evidence aggregationin combination with localized adjustment in clinical situation, this study has formed eight best evidences. Conclusions It is necessary to strengthen and support the education of relative knowledge about kangaroo mother care, improve the facilities and promote the development of clinical kangaroo mother care based on the evidence and consider the special humanistic attributes with clinical environment at the same time . Key words: Infant, premature; Guidelines; Kangaroo mother care; Skin-to-skin contact; Systematic review; Evidence-based nursing; Best evidence
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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 | 0,012 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».