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Enregistrement W4385466889 · doi:10.1177/23333936231186599

The Impact and Influence of Hospital Clowns on Hospitalized Children Undergoing Painful Procedures: A Mixed Methods Study

2023· article· en· W4385466889 sur OpenAlexaff
Helle Nygaard Kristensen, Britt Laugesen, Jennifer Stinson, Helle Haslund‐Thomsen

Notice bibliographique

RevueGlobal Qualitative Nursing Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAalborg UniversitetshospitalAalborg Universitet
Mots-clésMedicineEmergency medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hospital clowns are widely used in pediatric settings. However, the field of pain and pain experience in children is complex and multifaceted. Therefore, the aim of this study was to expand knowledge on the impact and influence of hospital clowns on 4 to 15-year-old children's experiences of managing painful procedures and conditions. A convergent mixed method study was conducted integrating findings from three individual studies: a prospective non-blinded study and two focused ethnographic studies. The findings illuminated a child-clown interaction characterized by a close relationship evolving during a continuous, mutually focused attention, conceptualized as WE. This WE represent a responsive interaction between child and clown, which supported the child during the procedures, and generated three integrated findings: an age-differentiated approach; understanding the child's condition; and previous experiences as a part of the child's history. The WE approach strengthened the child's competences and ability to manage during painful procedures.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,494 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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