Pain Prevalence in a Pediatric Hospital: Raising Awareness during Pain Awareness Week
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the evidence and availability of numerous validated pain assessment tools and pain management strategies for infants and children, their use remains inconsistent in clinical practice. OBJECTIVES: To describe the prevalence of pain, pain assessment and pain management practices at a tertiary pediatric hospital in Canada. METHODS: The cross-sectional study design involved a combination of interviews with children and⁄or caregivers, and chart audits in five inpatient units. Information regarding pain intensity, painful procedures and pain management strategies was obtained from children and⁄or caregivers by interview. Patient charts were reviewed for information regarding pain assessment, pain scores, and pharmacological and nonpharmacological interventions. RESULTS: Sixty-two children (four days to 17 years of age) participated. Most children or their caregivers (n=51 [84%]) reported that pain was experienced during their hospitalization, with 40 (66%) reporting their worst pain as moderate or severe. Almost one-half reported analgesics were administered before or during their most recent painful procedure. Nineteen (32%) reported sucrose, topical anesthetics or nonpharmacological interventions were used; however, they were documented in only 17% of charts. Pain scores were documented in 34 (55%) charts in the previous 24 h. The majority of the children or their caregiver (n=44 [71%]) were satisfied with pain management at the study hospital. CONCLUSIONS: Most infants and children had experienced moderate or severe pain during their hospitalization. Analgesics were frequently used, and although nonpharmacological strategies were reported to be used, they were rarely documented. Most parents and children were satisfied with their pain management.
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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 | 0,047 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».