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Enregistrement W4226344379 · doi:10.1097/jpn.0000000000000597

Care Experiences of Persons With Perinatal Opioid Use

2021· article· en· W4226344379 sur OpenAlexaff
Lisa M. Blair, Kristin Ashford, Lauren Gentry, Sarah Bell, Amanda Fallin‐Bennett

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Perinatal & Neonatal Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpioid use disorderMedicineQualitative researchNursingPsychiatryFamily medicinePsychologyOpioid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioid use in the perinatal period has escalated rapidly, with potentially devastating outcomes for perinatal persons and infants. Substance use treatment is effective and has the potential to greatly improve clinical outcomes; however, characteristics of care received from providers including nurses have been described as a barrier to treatment. Our purpose was to describe supportive perinatal care experiences of persons with opioid use disorder. A qualitative descriptive study design was used to examine experiences of 11 postpartum persons (ages 22-36 years) in medication-assisted treatment for opioid use disorder at an academic medical center in the southern region of the United States. Participants were interviewed about experiences with perinatal and neonatal care during the child's hospitalization for neonatal abstinence syndrome surveillance and/or treatment. Four themes of supportive care experiences emerged: informing, relating, accepting, and holistic supporting. Participants reported a range of positive and negative perinatal care experiences, with examples and counterexamples provided. This fuller understanding of perceptions and lived experiences of care can inform practice changes and educational/training priorities. Future research is needed to facilitate development of comprehensive care models geared to address perinatal care needs of persons with opioid use disorder.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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