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Enregistrement W4251920422 · doi:10.24124/2018/58757

Prevention of RhD alloimmunization in Northern British Columbia

2018· dissertation· en· W4251920422 sur OpenAlexafffundabout
Trina Fyfe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Medical Association
Mots-clésMedicineQualitative researchGuidelineHealth careStakeholderPregnancyNursingFamily medicinePolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite best practice guidelines, international evidence suggests that the provision of anti-D prophylaxis to RhD negative pregnant women is suboptimal. Missing from the literature is research exploring the factors that perpetuate suboptimal care and continue to put RhD negative pregnant women at risk for RhD alloimmunization. The purpose of this study was to understand why RhD negative pregnant women continue to be at risk for RhD alloimmunization in northern BC. The specific research questions were: How do healthcare providers make decisions regarding the care of RhD negative pregnancies in northern BC? How do RhD negative women in northern BC experience pregnancy? A qualitative approach utilizing interpretive description was used to address the need for the development of rural centric clinical guidelines. Interviews were conducted with RhD negative women about pregnancy and healthcare providers’ experiences in caring for RhD negative pregnancies in northern BC. A Stakeholder Committee guided the research process and provided insight into data analysis to ensure applicability to practice. A qualitative approach with these two populations has provided a greater understanding into the depth of quality of care for RhD negative pregnancies and the decisions that inform patient safety by revealing nuances of care that lead to potential miscommunication and near misses. Recommendations into guideline adaptation, decision-making and health literacy in rural healthcare settings are presented.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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