Nurses’ perceptions of climate sensitive vector‐borne diseases: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nurses are well positioned to play an integral role in the mitigation of climate change and climate-driven vector-borne diseases, however, they lack awareness and knowledge about their role. The purpose of this scoping review was to map existing literature on nurses' perceptions, knowledge, attitudes, and experiences with vector-borne diseases, specifically Lyme disease and West Nile virus. DESIGN: A scoping review was conducted using Joanna Briggs Institute (JBI) scoping review methodology. CINAHL, ProQuest Nursing & Allied Health Premium, MEDLINE, APA PsycINFO, ProQuest Dissertations & Theses, and Web of Science were searched for English-language publications. The PRISMA-ScR was used. After initial screening as per study protocol, a total of 33 items were reviewed independently by four reviewers. RESULTS: Thirty-three articles, including seven sources from grey literature, met the criteria for this scoping review. Results were mapped according to the five domains of the Guidelines for Undergraduate Nursing Education on Climate-Driven Vector-Borne Diseases. CONCLUSIONS: Findings from the review indicate that nurses play a role in climate-related health effects and should be knowledgeable about vector-borne diseases. However, scant literature exists on nurses' knowledge, perceptions, attitudes toward vector-borne diseases, and practice readiness, signifying a need for further research on this emerging topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».