From insights to impact: leveraging implementation science to improve neonatal pain practices
Notice bibliographique
Résumé
Painful procedures are the main cause of pain in hospitalized newborns. Despite high-quality synthesized evidence on the effectiveness and safety of analgesic strategies, procedural pain relief in newborns is still insufficient. The Be Sweet with Babies video was developed to disseminate and promote the use of this knowledge. The video was initially produced in English and French and later translated into other languages such as Portuguese (Brazil). The Be Sweet with Babies video demonstrates the effects of breastfeeding, skin-to-skin care, and sweet solutions in newborns undergoing heel lancing and venepuncture. When assessed by nurses, parents, and the public (though social media), the video was considered useful, easy to understand, and to apply in real scenarios. The use of all analgesic strategies was considered feasible. In a rooming-in unit, newborns of mothers who watched the video were twice as likely to receive analgesia during the newborn screening compared to newborns of mothers who did not watch the video. Researchers and healthcare professionals need to commit to advancing knowledge, based on the best available evidence and addressing knowledge gaps, as well as implementing the best evidence-based practices in neonatal care.
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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 | 0,166 | 0,307 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».