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Enregistrement W3110113953 · doi:10.1111/apa.15705

Improving the uptake of Kangaroo Mother Care in neonatal units: A narrative review and conceptual framework

2020· review· en· W3110113953 sur OpenAlexaff
Victoria R. Gill, Helen G. Liley, Carmina Erdei, Sarbattama Sen, Ruth Davidge, Amy Wright, Samudragupta Bora

Notice bibliographique

RevueActa Paediatrica · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeConceptual frameworkNarrative reviewAffect (linguistics)Intervention (counseling)Health careConceptual modelKangaroo careNursingPsychologyMedicineSociologyComputer scienceIntensive care medicineCommunicationPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kangaroo Mother Care is a beneficial intervention for high-risk infants; however, global uptake is lacking. Recent systematic reviews have collated the numerous studies that identify diverse barriers and enablers to the use of Kangaroo Mother Care. In this narrative review, we combine the findings of these systematic reviews with more recent studies to propose a conceptual framework, encompassing factors that may affect the initiation and maintenance of Kangaroo Mother Care in neonatal units. CONCLUSION: This conceptual framework includes parental, healthcare professional, and healthcare system factors, and highlights the potential interplay between them. In line with this, we suggest strategies to improve the uptake of Kangaroo Mother Care in neonatal units.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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