ASSESSMENT AND MANAGEMENT OF CHRONIC PAIN IN THE OLDER PERSON LIVING IN THE COMMUNITY
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper reviews the nursing research literature on chronic pain in the older person living in the community and suggests areas for future research. BACKGROUND: Chronic pain is a pervasive and complex problem that is difficult to treat appropriately. Nurses managing chronic pain in older people in domiciliary/home/community nursing settings face many challenges. To provide care, the many parameters of chronic pain which include the physical as well as the psycho-social impact and the effect of pain on patients and their families, must be carefully assessed. Beliefs of the older person about pain and pain management are also important. METHOD: Relevant nursing studies were searched using CINAHL, Cochrane Database of Systematic Reviews, EMBASE and PUBMED databases using key words about pain and the older person that were appropriate to each database. RESULTS: Tools to assess pain intensity in the older person have been studied but there has been less research on the other parameters of pain assessment or how the older person manages pain. An effective nurse-patient relationship is an important component of this process and one that needs more study. Few research studies have focused on how nurses can be assisted, or on the challenges, nurses' face, when managing this vulnerable population. CONCLUSION: A broad approach at the organisational level will assist nurses to manage this health care issue.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».