A Survey of Knowledge and Attitudes of Nurses About Pain Management in End-Stage Liver Disease in a Geriatric Palliative Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Palliative care is often initiated late for patients with end stage liver disease (ESLD) with pain being a common morbidity that is under-treated throughout the disease trajectory. When admitted to a palliative care unit (PCU), nurses play a pivotal role and must be highly informed to ensure effective pain management. The aim of this study is to determine the baseline level of knowledge and attitudes of PCU nurses regarding pain management in patients with ESLD. METHODS: A descriptive, cross-sectional self-administered survey design was used for this study. The sample comprised 35 PCU nurses working at a continuing chronic care facility in Toronto, Ontario, Canada. Data on the knowledge and attitudes of the nurses regarding pain management in patients with ESLD, was obtained using a modified version of the "Nurses Knowledge and Attitudes Survey Regarding Pain" (NKASRP) tool. RESULTS: Thirty-one PCU nurses were included for the analysis, giving a response rate of 89%. The mean total percentage score for the nurses on the modified version of the NKASRP was 72%. Only 26% of the nurse participants obtained a passing score of 80% or greater. There were no significant differences in mean total scores by age, gender, years of nursing experience or education level. CONCLUSIONS: The findings of this study provide important information about the inadequate knowledge and attitude in nurses regarding pain management for patients with ESLD. It is suggested that targeted educational programs and quality improvement initiatives in pain management for patients with ESLD could improve knowledge and attitudes for PCU nurses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».