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Enregistrement W6977582061 · doi:10.6084/m9.figshare.c.3888982

Intermittent auscultation versus continuous fetal monitoring: exploring factors that influence birthing unit nurses’ fetal surveillance practice using theoretical domains framework

2017· other· en· W6977582061 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2017
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnit (ring theory)Context (archaeology)Intervention (counseling)AuscultationElectronic fetal monitoringFetal heart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Intermittent Auscultation (IA) is the recommended method of fetal surveillance for healthy women in labour. However, the majority of women receive continuous electronic monitoring. We used the Theoretical Domains Framework (TDF) to explore the views of Birthing Unit nurses about using IA as their primary method of fetal surveillance for healthy women in labour. Methods Using a semi-structured interview guide, we interviewed a convenience sample of birthing unit nurses throughout Ontario, Canada to elicit their views about fetal surveillance. Interviews were recorded and transcribed verbatim. Transcripts were content analysed using the TDF and themes were framed as belief statements. Domains potentially key to changing fetal surveillance behaviour and informing intervention design were identified by noting the frequencies of beliefs, content, and their reported influence on the use of IA. Results We interviewed 12 birthing unit nurses. Seven of the 12 TDF domains were perceived to be key to changing birthing unit nurses’ behaviour The nurses reported that competing tasks, time constraints and the necessity to multitask often limit their ability to perform IA (domains Beliefs about capabilities; Environmental context and resources). Some nurses noted the decision to use IA was something that they consciously thought about with every patient while others stated it their default decision as long as there were no risk factors (Memory, attention and decision processes, Nature of behaviour). They identified positive consequences (e.g. avoid unnecessary interventions, mother-centered care) and negative consequences of using IA (e.g. legal concerns) and reported that the negative consequences can often outweigh positive consequences (Beliefs about consequences). Some reported that hospital policies and varying support from care teams inhibited their use of IA (Social influences), and that support from the entire team and hospital management would likely increase their use (Social influences; Behavioural regulation). Conclusion We identified potential influences on birthing unit nurses’ use of IA as their primary method of fetal surveillance. These beliefs suggest potential targets for behaviour change interventions to promote IA use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,000

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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