Knowledge translation: An interprofessional approach to integrating a pain consult team within an acute care unit
Notice bibliographique
Résumé
Management of pain in the frail elderly presents many challenges in both assessment and treatment, due to the presence of multiple co-morbidities, polypharmacy, and cognitive impairment. At Baycrest Health Sciences, a geriatric care centre, pain in its acute care unit had been managed through consultations with the pain team on a case-by-case basis. In an intervention informed by knowledge translation (KT), the pain specialists integrated within the social network of the acute care team for 6 months to disseminate their expertise. A survey was administered to staff on the unit before and after the intervention of the pain team to understand staff perceptions of pain management. Pre- and post-comparisons of the survey responses were analysed by using t-tests. This study provided some evidence for the success of this interprofessional education initiative through changes in staff confidence with respect to pain management. It also showed that embedding the pain team into the acute care team supported the KT process as an effective method of interprofessional team building. Incorporating the pain team into the acute care unit to provide training and ongoing decision support was a feasible strategy for KT and could be replicated in other clinical settings.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».