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Enregistrement W2122324831 · doi:10.1177/0193945906295522

Pain Management Decision Making Among Long-Term Care Physicians and Nurses

2007· article· en· W2122324831 sur OpenAlexafffund
Sharon Kaasalainen, Esther Coker, Lisa Dolovich, Αλεξάνδρα Παπαϊωάννου, Thomas Hadjistavropoulos, Anna Emili, Jenny Ploeg

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Nursing Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensUniversity of ReginaHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPain managementMedicineAffect (linguistics)CognitionMEDLINEHealth careLong-term carePain assessmentNursingClinical decision makingHealth professionalsPsychologyFamily medicinePsychiatryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to explore attitudes and beliefs that affect decisions about prescribing and administering pain medications in older adults who live in long-term care (LTC), with a particular emphasis on those with cognitive impairment. At each of the four participating LTC facilities, data were gathered from three separate groups of health care professionals: physicians, registered nurses, and registered practical nurses. Based on grounded theory, a model was developed that highlighted critical decision points for nurses and physicians regarding pain management. The major themes that emerged from the data concerned pain assessment (lack of recognition of pain, uncertainty about the accuracy of pain assessment and diagnosis) and treatment (reluctance to use opioids, working to individualize pain treatments, issues relating to physician trust of the nurse on prescribing patterns). These findings may facilitate the development of innovative approaches to pain management in LTC settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,386 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations126
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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