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Enregistrement W4384570825 · doi:10.5114/fmpcr.2023.127674

Development of a web-based “Perineal Care Protocol” educational model as assistance for postpartum perineal wound care at home

2023· article· en· W4384570825 sur OpenAlexaboutno aff
Bina Melvia Girsang, Eqlima Elfirae

Notice bibliographique

RevueFamily Medicine & Primary Care Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Sumatera Utara
Mots-clésMedicineProtocol (science)Primary careWound careNursingFamily medicineAlternative medicineIntensive care medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

search, G -Funds CollectionBackground. 70% of cases where there is a tear in the perineal tissue at the time of delivery, either spontaneously or with an episiotomy, require perineal suture treatment.Postpartum mothers who experience a delivery with an episiotomy indicate that they experience a higher level of pain.Objectives.The educational model "Perineal Self Care Protocol" is an educational intervention model with a web-based application method for postpartum mothers at home.Material and methods.This research was conducted in the working area of the Medan Sunggal and Medan Amplas health centres with a sample size of 138 women who were divided into 2 groups, namely the intervention group (the Medan Sunggal working area) and the control group (the Medan Amplas work area).A sampling technique was carried out by purposive sampling with the aim of identifying self-efficacy assessment is done by "Perineal Self Care Protocol" education module for 4 consecutive days. Results.In the results of this research, there was an increase in postpartum mother's self-efficacy with a significance value of p < 0.005, where 10 items of self-efficacy that have been shown to increase with the development of education through the website have been found to increase.Conclusions.In the results of this research, there was an increase in postpartum mother's self-efficacy with a significance value of p < 0.005, where there were 10 items of self-efficacy components that were proven to increase with the development of education through the website.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,006

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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