Patient Satisfaction and Documentation of Pain Assessments and Management After Implementing the Adult Nonverbal Pain Scale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle