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Enregistrement W2762828880 · doi:10.1093/pch/19.6.e35-192

197: Implementing Best Practices for Vaccination Pain Management

2014· article· en· W2762828880 sur OpenAlexaff
Anna Taddio, Moshe Ipp, M Apppleton, Christine T. Chambers, Scott A. Halperin, Donna Lockett, Noni E. MacDonald, Patricia Mousmanis, Robert Ridell, MJ Rieder, J Clark Scott, Vibhuti Shah

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineMedicineHealth careObservational studyPsychological interventionBest practiceVaccinationEvidence-based practiceNursingFamily medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little attention has been paid to minimizing pain during childhood vaccination which is the most frequent adverse event following immunization. This lack of pain management exposes children to unnecessary suffering and the potential for long-term consequences, such as needle fears and healthcare avoidance behaviours. Vaccination pain negatively affects parents, nurses and physicians as well; all are uncomfortable seeing children being vaccinated and may be non-compliant with immunization schedules in an attempt to reduce the burden of pain. To address this important care gap between what we know about pain and pain management during vaccine injections and what we do, an inter-disciplinary team, Help ELiminate Pain in KIDS Team (HELPinKIDS) was convened in 2008. Identify relevant stakeholders involved in childhood vaccination. Increase awareness of the need to manage pain. Produce knowledge syntheses of evidence-based pain management interventions. Develop a national clinical practice guideline. Develop educational tools (videos and pamphlets) for clinicians and parents. Integrate information about pain in national immunization education and processes of care. Measure impact on health care delivery. A mixed methods approach was used: Focus group interviews Individual interviews Quantitative surveys Systematic reviews Guideline creation Observational studies Randomized trials HELPinKIDS has provided evidence-based knowledge synthesis and practice tools (a clinical practice guideline (CPG) and educational videos and pamphlets) to assist in the development of national and regional immunization policies and education. Outcomes that reflect the implementation of best practices for vaccine pain management include: 1. 60% increase in utilization of new analgesic strategies by public health nurse immunizers (49.8% at baseline vs. 77.6% post-CPG implementation: n=2239). 2. 60% increase in utilization of new analgesic strategies by parents after reading pamphlet (10% control vs. 16% intervention: n=436). 3. 100% increase in utilization of any of the most effective analgesic strategies (breastfeeding, topical anesthetics, or sugar water) by parents after education in prenatal class (17% control vs. 34% intervention: n=174). 4. 5% increase in H1N1 vaccination by hospital employees after provision of analgesia (n=392). HELPinKIDS has had a measurable impact on what we know about pain and the implementation of pain management during vaccine injections and will expand a wide-reaching and comprehensive knowledge translation strategy to continue to address these issues.

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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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