53 Pediatric Pain: A Network's Approach to Education
Notice bibliographique
Résumé
The Child Health Network for the Greater Toronto Area (CHN) is a partnership among 20 hospitals that provide maternal/newborn and paediatric services, and 10 Community Care Access Centres that manage home-based services. Using pain management education, this article explores whether a network approach to education has merit and influences practice changes. An Education Framework was developed to promote and support educational initiatives across the network. Pain management was identified as a hospital priority, whereby improvements were needed in clinicians' awareness, understanding and clinical practices about procedural, post-operative, peri-operative and traumatic pain in neonates, infants, children and youth. Best practice standards and education modules were developed on paediatric pain assessment and management, and a train-the-trainer approach was used for education. CHN's paediatric pain management initiative had positive impacts. Changes in clinical practice were evident in 10 out of 12 hospitals. Eight hospitals instituted developmentally appropriate pain assessment tools for children, seven hospitals for youth, one hospital for neonates and one for infants. As a network, the CHN hospital collective worked collaboratively to develop best practice standards, and a methodological and comprehensive education approach. Resource constraints, lack of buy-in and competing priorities impacted on more wide-scale implementation of the pain management standards and best practices. Networks can play an important role influencing change and promoting best practice standards. CHN's pain management initiative suggests that a network approach to education has definite merit and can influence changes in practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».