Lasten pelkoja ehkäisevä fyysinen hoitoympäristö
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyön tarkoituksena oli kuvata, millainen on lasten pelkoja ehkäisevä fyysinen hoitoympäristö systemaattisen kirjallisuuskatsauksen menetelmää soveltaen ja aineisto analysoitiin induktiivisen sisällönanalyysin keinoja käyttäen. Tavoitteena on antaa tietoa lasten tarpeiden mukaisesta ja pelkoja ehkäisevä hoitoympäristöstä, jota voidaan soveltaa lasten hoitotyössä sekä uuden Lastensairaalan kehittämisessä. Opinnäytetyö kuuluu Tulevaisuus lasten erikoissairaanhoidossa -hankkeeseen Kliinisen hoitotyön vahvistaminen näyttöön perustuvassa hoitotyössä -hankkeen alle. Hanke toteu-tetaan yhteistyössä HYKS Naisten- ja lastentautien tulosyksikön sekä Metropolia ammatti-korkeakoulun kanssa. Hankkeen tarkoituksena on luoda lasten ja nuorten hoitotyöhön uusia potilaslähtöisiä toimintakäytäntöjä, kehittää yhtenäisiä, joustavia ja saumattomia hoito-polkuja sekä vahvistaa verkostomaista työskentelyä erikoissairaanhoidon näkökulmasta näyttöön perustuen. Tuloksista ilmenee, että värien käytöllä voidaan ehkäistä lasten pelkoja. Erityisesti sinisen eri sävyillä on rauhoittava vaikutus. Lisäksi kodinomaisuus on tärkeä turvallisuudentunnetta luova tekijä. Kun lapset tuntevat olonsa turvalliseksi, vieras ympäristö aiheuttaa vähemmän pelkoja. Meri- ja luontoaiheet olivat lasten suosikkiteemoja hoitoympäristössä. Hoitolaitteet ja -välineet puolestaan voivat pelottaa lasta. Myös kaikki uusi ja vieras, mihin lapsi ei ole tottunut, saatetaan kokea pelottavaksi. \nTutkimuksia, jotka käsittelevät fyysistä hoitoympäristöä lasten näkökulmasta, on tehty vain vähän ja niistä suurin osa on englanninkielisiä. Suomalaisia tutkimuksia aiheesta ei ole juurikaan tehty, joten olisikin tärkeää tutkia aihetta lisää myös Suomessa. Lapsen parane-misen ja kehityksenkin vuoksi on tärkeää, että hoitoympäristö on pelkoja ehkäisevä.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.084 | 0.021 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".