Nurses' evaluations of the <scp>CPOT</scp> use at 12‐month post‐implementation in the intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Performing routine pain assessments with all intensive care unit (ICU) patients is strongly recommended in clinical practice guidelines. As many ICU patients are unable to self-report, the Critical-Care Pain Observation Tool (CPOT) is one of the two behavioural pain scales suggested for clinical use. Still, no study has described the evaluations of its use in ICU daily practice. OBJECTIVE: To describe the nurses' evaluation of the feasibility, clinical relevance and satisfaction with the CPOT use 12 months after its implementation in the ICU. METHOD: A descriptive design was used. It was conducted in the medical-surgical ICU of a university affiliated setting at Greenfield Park (Québec, Canada). A self-administered evaluation questionnaire including four sections (i.e. feasibility, clinical relevance, satisfaction and socio-demographic information) was completed by ICU nurses who were all trained to use the CPOT. The questionnaires were completed anonymously. RESULTS: A total of 38 ICU nurses returned their completed questionnaire (63% participation rate). Regarding its feasibility, the majority rated the CPOT as quick to use, simple to understand and easy to complete (92-100%). According to clinical relevance, close to 70% of ICU nurses acknowledged that the CPOT had influenced their practice, but lower results (<50%) were found for effective communication of pain assessment findings with the physicians and other health professionals. More than 80% of ICU nurses were satisfied with its daily use. CONCLUSION: The CPOT use was deemed feasible and relevant in daily practice as per the nurses' evaluations but did not allow an effective communication with other ICU care team members. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Training should be offered to all members of the ICU care team, and other implementation strategies should be explored as well to ensure optimal uptake of a pain assessment approach which impacts on their decision-making process for 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 | 0,000 | 0,056 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».