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Enregistrement W4385488544 · doi:10.3390/children10081338

Building Connections with Families: Implementation of a Video-Messaging Service in the Neonatal Intensive Care Unit

2023· article· en· W4385488544 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Bott, Nicole Dantas Fernandez, Janet Narciso, Janet MacAlpine, Nicole Quain, Julia Rettie, L.‐R. Sharpe, Yenge Diambomba, Ayah Al Bizri, Karel O’Brien, Vibhuti Shah

Notice bibliographique

RevueChildren · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeonatal intensive care unitObservational studyService (business)WorkflowNursingAsynchronous communicationUnit (ring theory)PerceptionMedicinePsychologyMedical emergencyComputer sciencePediatricsBusinessDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Family involvement is vital to optimize the care of infants in the neonatal intensive care unit (NICU). Various technologies have been used to support communication with parents in the NICU. The purpose of this study was to evaluate the parent and staff experience and perception of the use of a cloud-based video-messaging service in our NICU. METHODS: This study was a single center observational study conducted at Mount Sinai Hospital, Toronto, Canada. Following the implementation of a video-messaging service, parent and staff surveys were distributed to evaluate their experience and perception. RESULTS: Parent responses were positive with respect to how the service helped them feel: closer to their infant (100%) and reassured about their infant's care (100%). Nursing staff responses indicated that they perceived a benefit to parents (100%) and to their building a relationship with families (79%). However, they also identified time constraints (85%) and the use of the technology hardware (24%) as challenges. CONCLUSIONS: The use of an asynchronous video-messaging service was perceived as beneficial to both parents and staff in the NICU. Complaints pertained to the impact of the technology on nursing workflow and the difficulty using the hardware provided for use of the service.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,284 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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