A Parent-Targeted Video for Evidence-Based Newborn Pain Management Strategies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To address care gaps in newborn pain management, a parent-targeted video (BSweet2Babies video) was developed using co-design principles. The purpose of the study was to specify which behavior change techniques are included in the BSweet2Babies video and whether they address key barriers to newborn pain management. BACKGROUND: Behavior change techniques are the active components of an implementation intervention and are meant to address barriers in order to increase the impact of the intervention. METHODS: This study adopted a mixed-method approach including 3 phases: (1) identifying behavior change techniques in the BSweet2Babies video, (2) coding parents' barriers for engaging in pain management for their newborn babies based on the theoretical domains framework (TDF), and (3) mapping behavior change techniques to barriers codes. RESULTS: Seven behavior change techniques were identified in the BSweet2Babies video. The key barriers to parents' engagement in newborn pain management were lack of (timely) information about pain management options, parents' difficulty in determining their role in pain management and neonatal intensive care unit environment (lack of space for parents, limited visiting hours). These barriers related to the TDF domains knowledge, social/ professional role and identity and environmental context and resources. The knowledge domain was addressed in the BSweet2Babies video; the other 2 domains were not. CONCLUSIONS: This paper identified potential for additional behavior change techniques that may enhance the BSweet2Babies video. IMPLICATIONS FOR PRACTICE AND RESEARCH: This is an exemplar study of a methodology that could be used to enhance existing implementation interventions.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».