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Enregistrement W1575400333 · doi:10.1155/2007/975282

Pain Assessment in a Geriatric Psychiatry Program

2007· article· en· W1575400333 sur OpenAlexaffabout
Paul Stolee, Loretta M. Hillier, Jacquelin Esbaugh, Nancy Bol, Laurie McKellar, Nicole Gauthier, Maggie Gibson

Notice bibliographique

RevuePain Research and Management · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensParkwood InstituteSt Joseph's Health CareUniversity of WaterlooLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeriatric psychiatryPsychiatryMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The assessment of pain in older persons with psychiatric illness is particularly challenging for health care professionals. There are few well-tested pain assessment tools for this population. OBJECTIVES: A study was conducted to explore pain assessment and management issues in geriatric psychiatry. METHODS: Seventy-four staff members of a geriatric psychiatry service at Regional Mental Health Care London, St Joseph's Health Care London, London, Ontario completed a survey to assess current pain assessment and management practice for geriatric psychiatry patients, and to identify indicators used to assess pain in this population. The results of the survey were later shared with members of the program's pain management team in a focus group discussion to explore opportunities on how to transfer these findings into clinical practice. RESULTS: The majority of survey respondents (91.8%) agreed that pain assessment and management could be improved for patients; only 14.9% reported that there was a consistent approach to pain management. Misconceptions and attitudes about pain, lack of easily administered pain tools, inconsistent monitoring of pain, and lack of documentation of pain symptoms and indicators were identified as significant barriers to optimal pain management for their patients. A number of behaviours indicative of pain were identified but emphasis was placed on recognition of changes from usual behaviour. CONCLUSIONS: The findings of the present study highlight the need for a comprehensive, practical and consistent approach to pain assessment and management, and provide insight into the critical components, including behavioural indicators, that could be incorporated into a pain protocol to be used with this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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