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Enregistrement W4385651930 · doi:10.29390/001c.84446

Skin-to-skin therapy on high-frequency jet ventilation: A trauma-informed best practice

2023· article· en· W4385651930 sur OpenAlexaffvenue
Dallyce Varty, Kuljit Minhas, Sarah Gillis, Sarah Rourke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensFraser HealthRoyal Columbian Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVentilation (architecture)Psychological interventionEmergency medicineMedical emergencyIntensive care medicineNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To mitigate trauma for infants on high-frequency jet ventilation by decreasing exposure to noise and facilitating skin-to-skin therapy. Design: Key drivers were identified, and we designed and implemented equipment and processes through a series of interventions. A mixed methods evaluation was used. Retrospective chart reviews assessed safety (unplanned extubation) and stability parameters. Semi-structured interviews were conducted to understand parent and staff experiences. Results: Stability parameters demonstrated safe skin-to-skin therapy. Data from the interviews showed that parents and staff experiences focused on safety, connection and healing. Conclusion: Implementing safe processes to support skin-to-skin therapy during high-frequency jet ventilation is possible. We hope other units will be encouraged to examine their current practices for infants on high-frequency jet ventilation to help mitigate trauma for infants and parents while enhancing staff satisfaction.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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