Influence of risk of neurological impairment and procedure invasiveness on health professionals’ management of procedural pain in neonates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe how (i) risk of neurological impairment (NI) and (ii) procedure invasiveness influence health professionals' assessment and management of procedural pain in neonates in the Neonatal Intensive Care Unit (NICU). DESIGN: Prospective observational study. SETTING: Three tertiary level NICUs in Canada. PARTICIPANTS: 114 neonates, 25-40 weeks gestational age (GA) undergoing painful procedures. MAIN OUTCOME MEASURES: Physical and behavioural pain indicators and pharmacological and nonpharmacological pain interventions. RESULTS: 114 neonates at high (Cohort A, n=35), moderate (Cohort B, n=25) and low (Cohort C, n=54) risk of NI were observed during 254 painful procedures performed by 147 health professionals. Physical pain indicators were used more frequently by health professionals to assess pain with Cohorts A and B than C (p<.05). Behavioural pain indicators were used similarly across Cohorts. Nonpharmacological interventions were implemented most frequently for pain management. Physical interventions were used with 84% of procedures across Cohorts; particularly for the most invasive procedures. Infants with the highest NI risk (Cohort A) received the most behavioural interventions (p<.05) irrespective of procedural invasiveness. Pharmacological interventions were implemented with 23.2% of procedures; Cohort B received pharmacological interventions most frequently (Cohort B>A, B>C, p<.05) and for increasingly invasive procedures (p<.05). CONCLUSIONS: Health professionals use multidimensional indicators to assess neonatal pain. Nonpharmacological interventions dominate pain management. NI risk status and procedure invasiveness are important contextual factors in neonatal pain assessment and management.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».