Striving to Respond to Palliative Care Patients' Pain at Home: A Puzzle for Family Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: to describe the types of pain patients in palliative care at home experience and how family caregivers assess them and intervene. RESEARCH APPROACH: qualitative using grounded theory. SETTING: family caregivers' homes. PARTICIPANTS: 24 family caregivers of patients with advanced cancer receiving palliative care at home. METHODOLOGIC APPROACH: semistructured interviews and field notes. Data analysis used Strauss and Corbin's recommendations for open, axial, and selective coding. MAIN RESEARCH VARIABLES: pain, pain management, family caregivers, palliative care, and home care. FINDINGS: caregivers assessed different types of pain and, therefore, were experimenting with different types of interventions. Not all family caregivers were able to distinguish between the different pains afflicting patients, and, consequently, were not selecting the most appropriate interventions. This often led to poorly managed pain and frustrated family caregivers. CONCLUSIONS: The accurate assessment of the types of pain the patient is experiencing, coupled with the most appropriate intervention for pain control, is critical for optimal pain relief as well as supporting the confidence and feelings of family caregivers who are undertaking the complex process of cancer pain management. INTERPRETATION: nurses involved with patients receiving palliative care and their family caregivers should be aware of all types of pain experienced by the patient and how caregivers are managing the pain. Nurses should be knowledgeable about different pain relief interventions to help family caregivers obtain accurate information, understand their options, and administer these interventions safely and effectively.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».