Transforming Long-Term Care Pain Management in North America: The Policy–Clinical Interface: Table 1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The undertreatment of pain in older adults who reside in long-term care (LTC) facilities has been well documented, leading to clinical guideline development and professional educational programs designed to foster better pain assessment and management in this population. Despite these efforts, little improvement has occurred, and we postulate that focused attention to public policy and cost implications of systemic change is required to create positive pain-related outcomes. OBJECTIVE: Our goal was to outline feasible and cost-effective clinical and public policy recommendations designed to address the undermanagement of pain in LTC facilities. METHODS: We arranged a 2-day consensus meeting of prominent United States and Canadian pain and public policy experts. An initial document describing the problem of pain undermanagement in LTC was developed and circulated prior to the meeting. Participants were also asked to respond to a list of relevant questions before arriving. Following formal presentations of a variety of proposals and extensive discussion among clinicians and policy experts, a set of recommendations was developed. RESULTS AND CONCLUSIONS: We outline key elements of a transformational model of pain management in LTC for the United States and Canada. Consistent with previously formulated clinical guidelines but with attention to readily implementable public policy change in both countries, this transformational model of LTC has important implications for LTC managers and policy makers as well as major quality of life implications for LTC residents.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».