Behavioral Pain Assessment Tool for Critically Ill Adults Unable to Self-Report Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Critically ill adults often cannot self-report pain. OBJECTIVE: To determine the effect of the Critical-Care Pain Observation Tool on frequency of documentation of pain assessment and administration of analgesics and sedatives in critically ill patients unable to self-report pain. METHODS: Data on patients in 2 intensive care units of a university-affiliated hospital were collected before and after implementation of the tool. Patients were prospectively screened for eligibility; data were extracted retrospectively. RESULTS: Data were recorded for a maximum of 72 hours before and after implementation of the tool in the cardiovascular intensive care unit (130 patients before and 132 after) and in the medical/surgical/trauma unit (59 patients before and 52 after). Proportion of pain assessment intervals with pain assessment documented increased from 15% to 64% (P < .001) in the cardiovascular unit and from 22% to 80% (P < .001) in the other unit. Median total dose of opioid analgesics decreased from 5 mg to 4 mg in the cardiovascular unit (P = .02) and increased from 27 mg to 75 mg (P = .002) in the other unit. Median total dose of benzodiazepines decreased from 12 mg to 2 mg (P < .001) in the cardiovascular unit and remained unchanged in the other unit. Increased documentation of pain assessment was associated with increased age in the cardiovascular unit and with decreased maximum scores on the Sequential Organ Failure Assessment in the other unit. CONCLUSION: Implementation of the tool increased frequency of pain assessment and appeared to influence administration of analgesics in both units.
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 | 0,001 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».