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Enregistrement W3128824650 · doi:10.14745/ccdr.v47i01a12f

Gérer la douleur et la peur : Jouez vos « cartes» pour améliorer l’expérience de vaccination

2021· article· fr· W3128824650 sur OpenAlexaffvenue
Anna Taddio, Anthony N T Ilersich, C. Meghan McMurtry, Lucie M. Bucci, Noni E. MacDonald

Notice bibliographique

RevueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueIntramuscular injections and effects
Établissements canadiensDalhousie UniversityCanadian Communication AssociationUniversity of GuelphUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La plupart des vaccins sont administrés avec une aiguille, ce qui peut provoquer des douleurs et des réactions liées à la douleur, tels que la peur et l’évanouissement. À l’heure actuelle, les interventions visant à prévenir la douleur et les réactions connexes ne sont pas systématiquement intégrées dans le processus d’administration de vaccins, bien qu’elles contribuent aux expériences négatives de la vaccination et à la non-adhésion occasionelle. Cet article examine une nouvelle démarche pour l’administration de vaccins, appelée le système CARDMC. CARD est l’acronyme de Confort, Aide, Relaxation et Distraction, où chaque lettre est associée à une catégorie d’interventions fondées sur des preuves pour réduire la douleur, la peur et les réactions connexes. Le système CARD peut être intégré dans les activités habituelles de planification et d’administration des vaccinations dans de nombreux contextes afin d’améliorer l’expérience de vaccination et de réduire la douleur et la peur qui font obstacle à la vaccination. Les vaccinateurs de tous les milieux et les responsables des organisations sont invités à revoir leurs services de vaccination par rapport au système CARD afin de cerner les possibilités d’améliorer la qualité des soins fournis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSans objet
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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