Moving on: A survey of Canadian nurses’ self-reported transition practices for young people with chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Practices to support the transition of a young person from the pediatric to the adult health care setting have been examined for many chronic illness populations. However, specific transition practices to support young people with chronic pain have not been examined. AIM: The aim of this study was to describe the current nursing practices used in the pediatric and the adult health care to support transition of young people with chronic pain in Canada. METHODS: An online survey of pediatric and adult chronic pain nurses' self-reported transition practices was conducted. RESULTS: Twenty-two nurses completed the survey, 10 (45.5%) from the pediatric chronic pain setting and 12 (54.4%) from the adult chronic pain setting. Of the pediatric nurses surveyed none reported using a psychometrically valid tool to assess a young person's readiness of general transition skills; however, one reported using a tool to assess understanding of chronic pain. Most health care facilities in which these pediatric nurses worked offered a general transition clinic, but only one of these facilities also had a chronic pain transition clinic. Nurses in both settings perceived that young people experience increased levels of distress during transition yet most did not report using formal transition practices in their care. CONCLUSION: Nursing practices and clinic resources to support the transition of young people with chronic pain may not meet the needs of this population. Practices may benefit from the use of psychometrically validated tools to assess general transition preparedness. Research is needed to adapt tools and determine best transition practices for the chronic pain population.
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 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 | 0,012 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».