A qualitative study of the language of satisfaction in children with pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measures of satisfaction are essential to understanding patient experience, in general, and particularly with pain management. OBJECTIVES: (A) To identify the words children commonly use to communicate satisfaction, in general, and for pain management and (B) to determine if this vocabulary matches their caregivers. METHODS: A study of child-caregiver pairs seen at a paediatric emergency department (PED) from July to November 2014 was conducted. Children were interviewed using ten open-ended questions. Grounded theory was employed for data coding and analysis. Caregivers completed a written survey. RESULTS: A total of 105 child interviews were completed (n=53 females, mean age 9.91, SD 3.71, age range 4 to 16); 105 caregiver surveys were completed (n=80 females). Children (n=99) most commonly used 'good', 'better' and 'happy' to express satisfaction with pain management (27%, 21% and 22%, respectively), with PED care (31%, 14% and 33%) and in general (13%, 5% and 49%). Children (n=99) used the words 'sad', 'bad' and 'not good' to communicate dissatisfaction with pain management (21%, 7% and 11%, respectively) and with PED care (21%, 13% and 12%). Only 56% of children (55/99) were familiar with the word 'satisfaction'. Children's word choices were similar to their caregivers' word choices, 14% (14/99) of the time. CONCLUSION: Children use simpler words than their caregivers, including good, better and happy, when communicating satisfaction. A child's vocabulary is seldom the same as the vocabulary their caregiver uses, therefore caregiver vocabulary should not be used as a surrogate for paediatric patients. The word 'satisfaction' should be avoided, as most children lack understanding of the term.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».