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Enregistrement W2511267757 · doi:10.1155/2016/4250109

Improving the Treatment and Assessment of Moderate and Severe Pain in a Pediatric Emergency Department

2016· article· en· W2511267757 sur OpenAlexaff
Roger Chafe, Debbie O. A. Harnum, Robert Porter

Notice bibliographique

RevuePain Research and Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensJaneway Children's Health and Rehabilitation CentreMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentPain managementFocus groupMedicinePain assessmentPhysical therapyAcute painMEDLINENursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The Janeway Children’s Hospital previously enacted a number of measures to improve pain management for patients in its emergency department (ED). While improvements were demonstrated, rates for the timely assessment and treatment of pain remain below standards of care. Objectives. The study objectives are to investigate the impact of the previous attempts to improve the treatment of pain and to explore ways to further improve pain management in the ED. Methods. Key informant interviews and a focus group were conducted with nurses, physicians, and parents whose children were identified as having severe pain. Results. Interviews were conducted with 31 parents or children, 9 physicians, and 8 nurses. The focus group was attended by 15 nurses. Previous initiatives were viewed as improvements. Continued barriers include difficulties in accurately capturing the level of pain, issues in treating pain for specific types of patients, and inadequacy in addressing patients in severe pain. Conclusion. Changes in pain treatment protocols can result in positive impacts but are likely insufficient on their own to achieve desired standards of care. Consistent measurement and engagement with staff can identify additional opportunities for improving pain management within an ED setting.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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