Knowledge of Shaken Baby Syndrome among Hospital Nurses in Erbil City
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives: Shaken baby syndrome and pediatric abuse head trauma are the most common causes of mortality and morbidity due to physical child abuse. Nurses have a main role in parents’ education regarding child abuse prevention. This study aimed to assess nurses’ knowledge regarding shaken baby syndrome in Erbil City. Methods: A descriptive study was conducted at postpartum units, the delivery room and the ward at the Maternity Teaching Hospital, and the inpatient and intensive care units at Rapareen Pediatric Teaching Hospital in 2017 in Erbil City. A purposive sample of 50 nurses was recruited to the study. The data collection was performed using a questionnaire for interviewing the study participants, and the data were analyzed using descriptive and in-ferential statistical analysis. Results: The study findings revealed that the majority of the study participants were 19-25 years old and most did not have enough knowledge regarding the signs and symptoms of the shaken baby syndrome (irritability, lethargy, poor feeding breathing problems, uncon-trollable crying, vomiting, bluish skin, changes in sleeping pattern, convulsions or seizures and unresponsiveness). Nurses also had insufficient knowledge about the risk factors of this condition. Only a quarter of nurses knew that domestic violence is a risk factor and less than a quarter of them recognized depression and substance abuse of the caregiver as a risk factor. Regarding knowledge of the complications, the study found that a quarter of nurses knew that brain damage, cerebral palsy and blindness are complications of the shaken baby syndrome. Conclusions: Majority of nurses had poor knowledge about causes, signs, symptoms, risk factors and complications of the shaken baby syndrome.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».