The Influence of Addiction Risk on Nursing Students’ Expectations of Patients’ Pain Reports: A Clinical Vignette Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the influence of addiction risk (substance abuse history [SAH]) and pain relief (PR) on nursing and non-nursing students' perceptions of pain in a postoperative vignette patient. METHODS: Using a 2 x 2 design, the independent variables SAH (present/+, absent/-) and PR (adequate, little) were varied systematically to produce four vignettes. Participants were randomly assigned to receive one of the four vignettes that described a 45-year-old man after a total hip replacement. Participants rated the vignette patient's experienced and reported pain intensity (PI) on a 0 mm to 100 mm visual analogue scale and addiction risk on a 0 mm to 100 mm visual analogue scale. A pain congruence (PC) score was calculated (PC = reported PI -- experienced PI), and was interpreted as congruent (+/-2 mm) or incongruent (+2 mm to +100 mm for expected pain over-reporting; -2 mm to -100 mm for expected pain under-reporting). RESULTS: Responses from undergraduate nursing (n=89) and non-nursing (n=88) students were analyzed. The estimated addiction risk was significantly lower in nursing (14% to 45%) versus non-nursing students (50%). Nursing students' mean PC scores were not significantly altered by SAH alone. Expectations of pain over-reporting were observed under conditions of SAH+/adequate PR, but not SAH+/little PR. In non-nursing students, SAH and PR were significant and independent factors influencing mean PC scores in the direction of pain over-reporting. CONCLUSION: Under most conditions, nursing students expected pain under-reporting by the postoperative vignette patient. However, nursing students did expect pain to be over-reported when addiction risk was high and PR was adequate. These data suggest that nursing students' expectations regarding pain over- and under-reporting were sensitive to perceptions of addiction risk, but involved additional factors (eg, level of PR).
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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 | 0,013 | 0,002 |
| 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 ».