Electronic Monitoring in an Acute Pain Management Service
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. This article will address the process involved in the development and implementation of a clinician-driven portable electronic chart on an Acute Pain Management Service (APMS). We describe the latest version of the program and provide 1 year of clinical data. Setting. Tertiary care center in Kingston, Ontario, Canada. Patients. All patients admitted to the APMS between August 1, 2005, and July 31, 2006. Results. A total of 8,726 APMS visits were made to 2,528 patients. Mean length of stay on the Service was 2.3 days. Sixty-one percent of patients reported an active pain score >3/10. Pain scores were highest with hip or knee surgery. Thirty-five percent of patients reported nausea. Conclusions. Executive sponsorship, alignment with institutional priorities, and user input are essential to the development, implementation, adoption, and sustainability of an electronic patient record. Ready access to data at the bedside can improve quality of care, while ongoing, comprehensive data can contribute to Phase IV drug trials. Incorporating both clinical and research outcomes in the database improves data quality and usability, but must be balanced with the impact of clinical time constraints on documentation. Wireless technology and Tablet computers provide portability and adequate screen size for documentation and reviewing of patient data on an acute pain service. It is necessary to provide solutions to process issues, such as printing electronic records during the transition from paper to electronic records.
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 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 | 0,028 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».