Factors influencing pain management by nurses in emergency departments in Central Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To observe pain management practices by nurses in emergency departments (EDs) in Central Africa and to study the various factors influencing these practices. METHODS: Time to first analgesic treatment was recorded in 53 patients presenting to the ED of a Central African hospital in February 2005. A survey was simultaneously conducted on the attitudes and commitment of nurses towards the management of pain. All 28 nurses assigned to the ED agreed to participate in the survey. RESULTS: Severity of pain was the factor most influencing the time to first analgesia following admission to the ED. Severe pain was assessed as a score of > or = 7 on a 1-10 visual analogue scale. The median time to first analgesia in patients with severe pain was 150 min, which was considerably longer than in patients without severe pain (p = 0.003). A quarter of the 28 nurses had no official training in pain management and most (> 80%) were unable to carry out a formal assessment of pain. The majority (> 90%) were confident of their ability to treat pain. Thirteen (48%) were of the opinion that cultural factors influenced their management of pain and 67% admitted that they had some fears about administering morphine to patients in the ED. CONCLUSION: Pain management by nurses in the ED in Central Africa is inadequate. Cultural factors greatly influence how nurses manage pain in the emergency room. Patients would benefit considerably if nurses received additional education about the diagnosis and management of acute pain in EDs in Central Africa.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».