Frequency and type of chronic pain care approaches used for elderly residents in Japan and the factors influencing these approaches
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess the frequency at which various chronic pain care (CPC) approaches were used while managing older residents of the Health Service Facilities for the Elderly Requiring Care (HSFERC) in Japan and to assess the factors related to nurses and care workers that influence this care. METHODS: A descriptive study design was used. The population comprised 31 nurses, 92 care workers, and 18 residents with chronic pain in eight HSFERC centers located in three provincial cities in Japan. A questionnaire was formulated by using the data collected by a literature review to assess the frequencies at which various CPC approaches were applied and the factors that might influence this care. RESULTS: The most frequently preferred CPC approaches were gentle handling and support while providing daily care, listening attentively, and providing a recreational activity. The factors that affected the provision of CPC were the qualifications, years of experience of aged care, and experience of studying about chronic pain. The nurses tended to have a misconception regarding the manner in which the residents complained of pain and their pain sensitivity. Furthermore, organizational strategies for pain management were not reported by the nurses and care workers. CONCLUSIONS: In order to provide effective and active CPC, ongoing education about pain and cooperation between nurses and care workers to manage residents' pain are highly recommended.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».