Healthcare professionals’ understanding of children’s rights: a systematic review of the empirical evidence-base
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The concept of children's rights emerged during the 1980s and emphasised the role of children as active participants in matters which concern them. AIM: This review aims to identify and synthesise the empirical evidence base on healthcare professionals' (HCPs) understanding of children's rights. METHODS: Five electronic databases (PubMed, CINAHL, Embase, PsycINFO, and the Web of Science) were systematically searched in May 2023. The Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) was used to quality appraise full-text papers included in the review. A descriptive narrative synthesis of the studies' findings was performed. RESULTS: A total of 15 relevant studies from 10 countries were identified and included in the review. The number of participants included ranged from 6 to 1048 for HCPs with a broad range of sampling methods. Based on the narrative synthesis of the included studies, three main themes were identified: (1) Barriers to implementing children's rights in healthcare, (2) Factors that contribute to children's rights implementation, and (3) Study instruments used to measure outcomes. CONCLUSIONS: HCPs require a better understanding of children's rights to implement these rights into practice. Listening to children, building trusting relationships with children, and continuing professional development of HCPs could help to address barriers to understanding children's rights. There is a pressing need for the development of a tool that is capable of tracking changes in the understanding of children's rights in healthcare environments as efforts to increase awareness become more widely recognised.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».