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Enregistrement W2517665553 · doi:10.1542/peds.2015-3468

Pain Assessment and Management After a Knowledge Translation Booster Intervention

2016· article· en· W2517665553 sur OpenAlexafffundabout
Bonnie Stevens, Janet Yamada, Sara Promislow, Melanie Barwick, Marie Pinard

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineBooster (rocketry)Physical therapyContext (archaeology)Randomized controlled trialSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Inadequate pain treatment leaves hospitalized children vulnerable to immediate and long-term sequelae. A multidimensional knowledge translation intervention (ie, the Evidence-based Practice for Improving Quality [EPIQ]) improved pain assessment, management, and intensity outcomes in 16 units at 8 Canadian pediatric hospitals. The sustained effectiveness of EPIQ over time is unknown, however. The goals of this study were to determine the following: (1) sustainability of the impact of EPIQ on pain assessment, management, and intensity outcomes 12, 24, and 36 months after EPIQ; (2) effectiveness of a pain practice change booster (Booster) intervention to sustain EPIQ outcomes over time; and (3) influence of context on sustainability. METHODS: A prospective, repeated measures, cluster randomized controlled trial was undertaken in the 16 EPIQ units, 12 months after EPIQ completion, to determine the effectiveness of a practice change booster (Booster) to sustain EPIQ outcomes. Generalized estimating equation models examined outcomes controlling for child and unit contextual factors. RESULTS: Outcomes achieved during EPIQ were sustained in the use of any pain assessment measure (P = .01) and a validated pain assessment measure in the EPIQ units (P = .02) up to 36 months after EPIQ. Statistically significant improvements in pain management practices persisted in EPIQ units; results varied across time. There were no significant differences in outcomes after implementation of the Booster between the Booster and Nonbooster groups. CONCLUSIONS: Improved pain assessment and management practices were sustained after EPIQ; however, the Booster did not seem to provide additional impact.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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