Pain Assessment and Management in Critically Ill Intubated Patients: a Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little research has been done on pain assessment in critical care, especially in patients who cannot communicate verbally. OBJECTIVES: To describe (1) pain indicators used by nurses and physicians for pain assessment, (2) pain management (pharmacological and nonpharmacological interventions) undertaken by nurses to relieve pain, and (3) pain indicators used for pain reassessment by nurses to verify the effectiveness of pain management in patients who are intubated. METHODS: Medical files from 2 specialized healthcare centers in Quebec City, Quebec, were reviewed. A data collection instrument based on Melzack's theory was developed from existing tools. Pain-related indicators were clustered into nonobservable/subjective (patients' self-reports of pain) and observable/objective (physiological and behavioral) categories. RESULTS: A total of 183 pain episodes in 52 patients who received mechanical ventilation were analyzed. Observable indicators were recorded 97% of the time. Patients' self-reports of pain were recorded only 29% of the time, a practice contradictory to recommendations for pain assessment. Pharmacological interventions were used more often (89% of the time) than nonpharmacological interventions (<25%) for managing pain. Almost 40% of the time, pain was not reassessed after an intervention. For reassessments, observable indicators were recorded 66% of the time; patients self-reports were recorded only 8% of the time. CONCLUSIONS: Pain documentation in medical files is incomplete or inadequate. The lack of a pain assessment tool may contribute to this situation. Research is still needed in the development of tools to enhance pain assessment in critically ill intubated patients.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».