Implementation of the pain and symptom assessment record (PSAR)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptom control is a major component of care for the terminally ill patients. Although uncontrolled pain is distressing for patients and families, there are other symptoms that can be distressing such as dyspnea and fatigue. Determining methods to consistently assess and manage pain and other symptoms is a challenge for nurses, physicians and other health care professionals. In the Ottawa Region of Canada, health care providers raised concerns related to inconsistencies in pain assessment due to a variety of formats used, as the patient moved through the health care system. Recognizing the need for a common assessment tool, a working group was formed composed of 14 nurses associated with institutions and agencies delivering palliative care services in the Ottawa region, as well as a faculty member of the School of Nursing of the University of Ottawa. The mandate of the working group was to develop a consistent method to assess patients' pain and symptoms in order to facilitate communication among health care professionals within various health care settings. The Pain and Symptom Assessment Record (PSAR) was developed over 24 months. AIM: To determine the feasibility of implementing the PSAR in a variety of settings. METHODS: This exploratory study used focus groups and chart audits to gather data related to the utility of the PSAR. Education sessions were used to introduce the tool to nurses in the various settings. RESULTS: The tool was implemented in 12 settings. Thirty-seven education sessions were given to nurses prior to use of the tool and the feedback revealed that this is an important process in tool introduction. The results of the chart audits indicated that pain was assessed 93% of the time. Symptoms were less documented but fatigue was most prominent. Overall, patients were satisfied with their pain and symptom control. Data from the focus groups were analysed using content analysis and the two themes that emerged related to the tool were 'structure' and 'process'. CONCLUSION: There were many challenges in this project and lessons learned will be discussed. Based on the results, the tool has been modified and is currently utilized in diverse settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».