Pain Assessment as Intervention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The communication impairments that characterize severe dementia make pain assessment challenging. As such, pain problems often go undetected. Our goal was to determine whether systematic pain assessment leads to improved pain management practices and decreases nursing stress in comparison with a control condition. METHODS: We adopted a 3-month comparative longitudinal design. Nursing staff regularly assessed dementia patients' pain through the use of the Pain Assessment Checklist for Seniors with Limited Ability to Communicate (PACSLAC). A second group of nurses completed an attention-control measure for a control group of patients. In addition, nursing staff regularly completed measures of work stress to investigate the effects of the workload associated with systematic pain assessment on nurse stress. RESULTS: Regular use of the PACSLAC improved pain management practices over time as reflected in increased usage of analgesic medications (prescribed on "as needed" basis) in comparison with the control group. As pain interventions increased, a corresponding decrease in observable pain behaviors (as reflected on the PACSLAC assessments that were completed by the nurses) was observed. In addition, nurses who used the PACSLAC reported decreased distress and burnout over time. DISCUSSION: This investigation provides strong support for both the importance of systematic pain assessment in long-term care and for the clinical utility of the PACSLAC in improving pain management practices and decreasing caregiver distress.
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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 | 0,017 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».