Implementation and Evaluation of the Eat, Sleep, Console Model of Care for Babies Diagnosed with Neonatal Abstinence Syndrome: A Scoping Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Infants diagnosed with neonatal abstinence syndrome (NAS) or neonatal opioid withdrawal syndrome (NOWS) constitute a growing population in Canada. In most facilities, an outdated model of care is used to guide the care and assessment of babies diagnosed with NAS. Challenges with this outdated model have prompted the transition to a novel approach to care, the Eat, Sleep, Console model. Despite this promising intervention to improve patient and health system outcomes, little is known on how to effectively implement and evaluate the model in clinical practice. Objectives: We will conduct a scoping review to address the question, “How has the Eat, Sleep, Console model been implemented and evaluated in practice?”. Methods: We will follow the JBI methodology for scoping reviews and Arksey and O’Malley’s scoping review framework. Reporting will follow the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). Published and unpublished literature will be included in the review. The following databases and grey literature will be searched: MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycInfo, Google Scholar, and websites identified in a Google website search. Two independent reviewers will screen literature and extract data based on predetermined eligibility criteria and data extraction tools. We will narratively describe quantitative data, along with completing an inductive thematic analysis of qualitative findings. Furthermore, we will conduct a directed content analysis of qualitative findings using the COM-B model of behaviour and RE-AIM (reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance) framework. We anticipate findings will be used to support future implementation of the Eat, Sleep, Console model into clinical practice, including subsequent evaluation of implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».