Patient Satisfaction and Documentation of Pain Assessments and Management After Implementing the Adult Nonverbal Pain Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate assessment and management of pain in critically ill patients who are nonverbal or cognitively impaired is challenging. No widely accepted assessment tool is currently in place for assessing pain in these patients. OBJECTIVES: To evaluate the effect of implementing a new pain assessment tool in a trauma/neurosurgery intensive care unit. METHODS: Staff and patient satisfaction questionnaires and retrospective chart reviews were used before and after implementation of the Nonverbal Pain Scale. The questionnaire responses, frequency of pain documentation, and amount of pain medication given were compared from before to after implementation. RESULTS: Most staff (78%) ranked the tool as easy to use. Implementation of the tool increased staff confidence in assessing pain in nonverbal, sedated patients (57% before vs 81% after implementation, P = .02) and increased the number of pain assessments documented by the nursing staff for noncommunicative patients per day in the intensive care unit (2.2 before vs 3.4 after, P = .02). Patients reported decreased retrospective pain ratings (8.5 before vs 7.2 after, P = .04) and a trend toward a decrease in the time required to receive pain medication (38% before vs 10% after requiring >5 minutes to receive medication, P = .06). CONCLUSIONS: Implementation of the Nonverbal Pain Scale in a critical care setting improved patients' ratings of their pain experience, improved documentation by nurses, and increased nurses' confidence in assessing pain in nonverbal patients.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».