Painful leg ulcers: community nurses’ knowledge and beliefs, a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leg ulceration presents a significant health-care problem for patients and it is likely to be associated with pain. Poorly managed persistent pain may lead to insomnia, depression and suicidal ideation. To manage leg ulcer pain effectively, it is necessary first to assess pain, but there is little evidence of this activity in the literature. This study aimed to explore community nurses' knowledge and beliefs about the management of painful leg ulceration. METHOD: A feasibility study surveyed the knowledge and views of a sample of community nurses in the North of England, United Kingdom. Data were collected using a postal questionnaire. RESULTS: A total of 115 completed questionnaires were returned (response rate = 32%). The majority of the respondents were female (n = 102, 91.8%). The nurses in this clinical study claimed to be aware of the pain that patients with leg ulceration may experience. Over 90% of the patients were aware of the key consequences of this pain, including insomnia, depression, social isolation and others. However, over one-third of the nurses reported that they had not received pain management training. Approximately one half reported not assessing pain appropriately. Nurses reported using pain triggers and severity to diagnose aetiology and complications of leg ulceration. CONCLUSION: This study suggested inadequate pain management practices despite the fact that there were a significant number of the nurses who were aware of the associated pain and possible outcomes. Pain assessment was lacking, suggesting a lack of formal pain assessment procedures. They described not using effective pain management techniques and were aware of their need for education in this area.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».