Pain descriptors for critically ill patients unable to self‐report
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine descriptors used by nurses in two Canadian intensive care units to document pain presence for critically ill patients unable to self-report. BACKGROUND: Systematic documentation of pain assessment is essential for communication and continuity of pain management, thereby enabling better pain control, maximizing recovery and reducing physical and psychological sequelae. METHOD: A retrospective, mixed method, having observational design in two Level-III intensive care units of a quaternary academic centre in Toronto, Canada. During 2008-2009, data were abstracted via chart review guided by a reference compendium of potential behavioural descriptors compiled from existing behavioural pain assessment tools. RESULTS: A total of 679 narrative descriptions were extracted. Behavioural descriptors (232, 34%), physiological descriptors (93, 14%), and descriptors indicating the patient was pain free (117, 17%) were used to describe pain presence or absence. Narratives also described analgesia administered without descriptors of pain assessment (117, 17%) and assessment and analgesic administration prior to a known painful procedure (30, 4%). Emerging themes included life-threatening treatment interference, decisional uncertainty and a wakefulness continuum. CONCLUSION: Inconsistent or ambiguous documentation was problematic in this sample. This may reflect confounding behaviours and concomitant safety priorities. Developing a lexicon of pain assessment descriptors of critically ill patients unable to self-report for use in combination with valid and reliable measures may improve documentation facilitating appropriate analgesic management. Protocols or unit guidelines that prioritize a trial of analgesia before administration of sedatives may decrease decisional uncertainty when patients exhibit ambiguous behaviours such as agitation or restlessness.
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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 | 0,035 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».