Prevalence of Analgesic Use and Pain in People with and without Dementia or Cognitive Impairment in Aged Care Facilities: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Pain is a frequent cause of discomfort and distress in residents in residential aged care facilities (RACFs). Despite the benefits of adequate pain management, there is inconsistency in the literature regarding analgesic use and pain in residents with dementia. The aim of this systematic review was to determine the prevalence of analgesic drug use among residents with and without dementia or cognitive impairment in RACFs. A systematic search of MEDLINE and EMBASE (inception to January 2014) was conducted using Medical Subject Headings and Emtree terms, respectively. Studies were included if they reported prevalence of analgesic use for residents both with and without dementia within the same study. Data extraction and quality assessment was performed independently by two investigators. Data on the prevalence of analgesic use, pain and painful conditions were extracted. Meta-analyses were performed using random effect models. The 7 included studies were of high quality (≥ 5 out of 7 on the adapted Newcastle-Ottawa Scale). Analgesic use in residents with and without dementia or cognitive impairment ranged from 20.2% to 61.2% and 38.8% to 79.6%, respectively. Paracetamol was the most prevalent analgesic in people with and without dementia. Residents with dementia or cognitive impairment had a significantly lower prevalence of analgesic use (odds ratio [OR] 0.576, 95% confidence interval [CI] = 0.406-0.816) and of self-reported and clinician-observed pain (OR 0.355, 95% CI = 0.278-0.454) than residents without cognitive impairment, despite a comparable prevalence of painful conditions. These findings may indicate under-reporting and under-detection of pain in persons with dementia, and subsequent suboptimal treatment.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».