Nationwide Cross‐Sectional Online Survey of Australian Clinicians' Pain Management Practices for Newborns During Heel Lance Procedures
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The analgesic effects of breastfeeding (BF), skin‐to‐skin care (SSC), and oral sucrose/glucose for neonates during painful procedures are well‐established. Although parents report wanting to comfort their babies during painful procedures, use of these strategies is inconsistent. This study investigated clinicians' support/use of BF, SSC and sucrose during newborn heel lance in Australia and perceptions of a clinician‐targeted video demonstrating how to perform heel lance while newborns were BF/SSC. A cross‐sectional online survey was conducted. Snowball sampling and distribution via partner organizations were used. Descriptive statistics and content analysis were used for quantitative and qualitative data, respectively. Respondents included 729 nurses, midwives, and phlebotomists, caring for healthy newborns (39%, n = 283); sick newborns (41% n = 300) and both sick and healthy newborns (20%, n = 146). Most respondents caring for healthy newborns were “very likely” to support BF (80%, n = 199) and SSC (65%, n = 162). Most (89%, n = 237) caring for sick newborns were “very likely” to use sucrose; one third “very likely” to support mothers to BF (29%, n = 78) and 32% ( n = 85) to use SSC. Barriers to BF and SSC included parents being absent and critically ill newborns. Most considered the video applicable (81%, n = 488) and likely to increase BF or SSC (84%, n = 502). Analysis from comment data identified two categories: “healthcare context and practice” and “parent and baby.” The key findings that clinicians reported the video to be highly useful and that BF and SSC during heel lance for healthy newborns was high confirm that further research is needed to examine parents' use of BF and SSC during painful procedures.
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 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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».