Practice Nurse Provision of Long‐Acting Reversible Contraception: A Cross‐Sectional Survey of Knowledge and Practices
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe practice nurse long-acting reversible contraception (LARC) knowledge and practices. DESIGN: Cross-sectional survey. METHODS: Between July and December 2021, we conducted an online survey using convenience sampling to recruit Australian nurses who work in primary care, known as practice nurses. We collected data about demographics and knowledge and practices relating to LARC. Analysis used descriptive statistics and Poisson regression. RESULTS: From 489 eligible responses, most respondents were women and the majority worked in metropolitan practices. Most (90.4%) believed that their advice could influence women's contraceptive choices. Few inserted/removed intrauterine devices (IUDs) (11.2%) or implants (15.9%). Of those that did insert LARC, most did so one to five times in the last month (IUDs 72.2%; implants 73.6%). General practice as a primary place of work was negatively associated with implant provision. Respondents with more general practice experience (≥ 15 years) and/or higher qualifications were more likely to respond correctly to knowledge questions and provide IUDs or implants. Most (62.8%) correctly identified IUD suitability for nulliparous women. CONCLUSIONS: Practice nurses have knowledge gaps and limited practice opportunities for LARC provision. IMPLICATIONS: Practice nurses need supportive funding policies and ongoing education and skills development to enhance patient access to LARC and their choice of provider. REPORTING METHOD: CHERRIES guideline. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Partner organisations assisted with the study's recruitment. TRIAL REGISTRATION: ACTRN12622000655741.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».