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Record W2582498731 · doi:10.82308/4610

The effects of action learning on nurses' use of a fetal health surveillance guideline with low-risk labouring women

2010· dissertation· en· W2582498731 on OpenAlexafffundabout
Erna Snelgrove‐Clarke

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2010
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicMaternal and Perinatal Health Interventions
Canadian institutionsMcGill University
FundersIWK Health CentreDalhousie UniversityNova Scotia Health Research FoundationUniversity of Alberta
KeywordsGuidelineMedicineAction (physics)ObstetricsMedical emergency

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les stratégies de mise en uvre des données probantes dans la pratique clinique sont souvent appliquées dans le but de modifier le comportement des fournisseurs de soins et d'améliorer les résultats des patients. Au Canada, de nombreux professionnels de la santé travaillant dans des unités d'accouchement surveillent constamment le rythme cardiaque du f tus plutôt que de manière intermittente. Des directives nationales et internationales, recommandent l'auscultation intermittente pour les femmes en travail à faible risque. L'objectif de cette étude était d'évaluer deux types d'intervention : la formation interactive et l'apprentissage actif, destinées à augmenter l'usage de l'auscultation intermittente par le personnel infirmier pour les femmes en travail à faible risque, conformément à la directive de pratique clinique pour la surveillance de la santé du f tus, directive fournie par la SOGC (Liston & Crane, 2002). En m'appuyant sur la théorie de la diffusion des innovations de Rogers (2003) et sur le modèle PARiHS promoting action on research implementation in health services (Kitson et al., 2008), j'ai mené une étude en deux phases. Dans la première phase, j'ai utilisé un modèle avant-après avec des infirmières soignantes (N = 93) pour évaluer l'efficacité d'une intervention éducative. Dans la seconde phase, j'ai utilisé une méthodologie d'essai comparatif aléatoire pour évaluer l'efficacité de la stratégie d'apprentissage actif et j'ai assigné de manière aléatoire les infirmières (N = 62) au groupe bénéficiant de l'apprentissage actif ou au groupe dispensant les soins habituels. Durant le travail, 270 femmes admises consécutivement et répondant au critère de faible risque, ont reçu les soins d'une infirmière ayant suivi un apprentissage actif ou d'une infirmière dispensant les soins habituels. Ni l'intervention éducative interactive ni la stratégie d'apprentissage actif n'ont eu d'effet significatif su

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.054

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.086
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.294 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2010
Admission routes3
Has abstractyes

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