Paramedic Perceptions of Barriers to Prehospital Oral Analgesia Administration
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Pre-hospital analgesia is administered at a suboptimal rate. We aimed to identify barriers to pre-hospital oral analgesia administration to adult patients, as perceived by paramedics, using qualitative methods. Methods Paramedics from a county emergency medical service were invited to participate in semi-structured interviews. The interviews consisted of two questions regarding barriers to pre-hospital administration of oral analgesia using a previously established medical directive. The same investigator completed all interviews, which were audio recorded and transcribed verbatim. Barriers to analgesia administration to adult patients were identified from the interview transcripts using open coding of the data. Two investigators completed the coding process independently and discrepancies were then resolved by consensus. Code frequencies were tabulated and thematic analysis was used to organise the data into broad domains and themes. Results In total, 44 paramedics of a possible 46 (95.7%) completed a semi-structured interview. The final sample size was 43 after exclusion criteria were applied. The median paramedic age and practice experience was 39 and 9.5 years respectively, 58% of the participants were male. Barriers to oral analgesia administration emerged in the domains of patient, medical directive, and paramedic factors. Conclusion Paramedic perceived barriers to pre-hospital oral analgesia administration were identified and include those related to patient, medical directive, and paramedic factors. Minimising these barriers should be undertaken to reduce rates of pre-hospital under-treatment of pain and improve pre-hospital pain management.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».