Pain Assessment for Nursing Home Residents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The burden of pain in nursing homes is substantial; however, pain assessment for both acute and chronic conditions remains inadequate, resulting in inappropriate or inadequate treatment. Complexities in assessing resident pain have been attributed to factors (barriers and facilitators) arising at the resident, healthcare provider, and healthcare system levels. OBJECTIVES: In this systematic review protocol, we identify our research approach that will be used to critically appraise and synthesize data in order to assess barriers and facilitators to pain assessment in nursing home residents aged ≥65 years. METHODS: This is a Cochrane style systematic review protocol adhering to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses-Protocols reporting standards. This review will include primary (original) qualitative literature concerning either barriers or facilitators to pain assessment in older adult nursing home residents. A thematic analysis approach will be employed in collating and summarizing included data and will be categorized into resident, healthcare provider, and system-level factors. Database searches will include Abstracts in Social Gerontology, CINAHL, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Embase, MEDLINE, and Web of Science. DISCUSSION: The identification of barriers and facilitators to pain assessment in older adult nursing home residents may assist healthcare providers across all platforms and levels of education to improve pain assessment among nursing home residents. Improving the assessment of pain has the potential to improve quality of care and ultimately quality of life for older adult nursing home residents.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle