Pain Outcomes in a US Children’s Hospital: A Prospective Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Pain in hospitalized children may be underrecognized and undertreated. The objective of this survey was to benchmark pain prevalence, intensity, assessment, and pharmacologic as well as integrative treatment of pain in inpatients in a US children's hospital. METHODS: This was a single-day, cross-sectional survey and electronic medical record review of inpatients who received medical care at a pediatric hospital. Inpatients and emergency department patients were asked to report their experience with pain and its management during the previous 24 hours. RESULTS: Of 279 inpatients listed on the morning census, 178 children and parents were located and completed the survey. Seventy-six percent had experienced pain during the previous 24 hours, usually acute or procedural pain, 12% of whom possibly suffered from chronic pain. Twenty percent of all children surveyed experienced moderate and 30% severe pain in that time period. The worst pain reported by patients was caused by needle pokes (40%), followed by trauma/injury (34%). Children and their parents rated 5 integrative, nonpharmacologic modalities as more effective than medications. Pain assessments and management were documented in the medical record for 58% of patients covering the 24-hour period before the morning census. The most commonly prescribed analgesics were acetaminophen, morphine, and ibuprofen. CONCLUSIONS: Despite existing hospital policies and a pain consult team, significant room for improvement in pain management was identified. A hospital-wide, 3-year Lean quality improvement initiative on reducing pain was commenced as a result of this survey.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».