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Enregistrement W203905660 · doi:10.1155/2015/501616

Gestion de la douleur chronique par les infirmières des Groupes de médecine de famille

2015· article· en· W203905660 sur OpenAlexaffabout
Dave A. Bergeron, Patricia Bourgault, Frances Gallagher

Notice bibliographique

RevuePain Research and Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPain managementNursingPsychological interventionMedicineFamily medicineChronic painDescriptive researchPopulationPsychologyPsychiatryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Thousands of people treated in primary care are currently experiencing chronic pain (CP), for which management is often inadequate. In Quebec, nurses in family medicine groups (FMGs) play a key role in the management of chronic health problems. OBJECTIVE: The present study aimed to describe the activities performed by FMG nurses in relation to CP management and to describe barriers to those activities. METHOD: A descriptive correlational cross-sectional postal survey was used. The accessible population includes FMG nurses on the Ordre des infirmières et infirmiers du Québec list. All nurses on the list who provided consent to be contacted at home for research purposes were contacted. A self-administered postal questionnaire (Pain Management Activities Questionnaire) was completed by 53 FMG nurses. RESULTS: Three activities most often performed by nurses were to establish a therapeutic relationship with the client; discuss the effectiveness of therapeutic measures with the physician; and conduct personalized teaching for the patient. The average number of individuals seen by interviewed nurses that they believe suffer from CP was 2.68 per week. The lack of knowledge of possible interventions in pain management (71.7%) and the nonavailability of information on pain management (52.8%) are the main barriers perceived by FMG nurses. CONCLUSION: FMG nurses are currently performing few activities in CP management. The nonrecognition of CP may explain this situation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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