Pain assessment and pain alleviation practices of ambulance officers in Auckland
Notice bibliographique
Résumé
Pain is a common complaint of many patients that ambulance officers encounter. The prevalence of pain in Auckland is unknown. Little is known about how ambulance officers and paramedics assess and treat pain. More options exist for treating pain than previously, but frequency of use is uncertain. A retrospective review of ambulance officer patient report forms was carried out (n=371). Patient information including age, gender, chief complaint, and acuity status were recorded. Presence, location and pain assessment variables, including pain scores were abstracted. Documented treatment of pain was also recorded. Crew qualifications were abstracted. Research questions were targeted towards the prevalence of pain, methods and frequency of pain assessment used, pharmacological and non-pharmacological treatment of pain, and if differences existed in how ambulance officers of different qualifications assessed and treated pain. Pain was reported in 49% of patients. Chest (21%) and abdominal (19%) pain were most common. Ten percent of patients had an initial pain scores documented, the mean pain score being 6.04. Mean follow-up pain score was 2.83. Poor documentation of onset, provokes, quality, radiation, severity, timing and pain scores was evident. Paracetamol was the most frequently administered analgesic (19%). Poor documentation of non-pharmacological treatment noted. Basic life support officers recorded some pain assessments more frequently than other qualifications, but intermediate life support officers recorded pain scores more than others did. Poor documentation about pain assessment and treatment of pain exists. There are opportunities for further education of ambulance officers, especially assessment of pain in paediatric and cognitively impaired patients. Consideration should be given to assessing the patient’s desire for analgesia. This study provides a baseline for future comparison.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».