Addressing Educational Needs in Managing Complex Pain in Cancer Populations: Evaluation of APAM: An Online Educational Intervention for Nurses
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Cancer-related pain is associated with significant suffering and is one of the most challenging symptoms to manage. Studies indicate that front-line clinicians often lack the knowledge on best practices in cancer pain management. OBJECTIVES: The current project, a quality improvement (QI) initiative, evaluated the outcome of an online educational intervention for nurses on complex cancer pain management. METHODS: An online 7-module educational intervention, Advanced Pain Assessment and Management, was offered from 2012 to 2017. Pre-post course evaluations included self-reported knowledge and confidence across cancer pain management domains. In-course competency assessments included knowledge examination, online discussion forum participation, opioid dosage calculation assignment, and small-group-based case study. A mixed-model statistical analysis was used to assess pre-post course change in pain management confidence level. RESULTS: In all, 306 nurses from 89 hospitals in Ontario, Canada, were enrolled in the course; 81.4% returned the precourse survey and 71.9% successfully completed the course. The average confidence level on pain management was low at baseline (57.5%) but improved significantly post-course. In-course competency assessments ranged from 81% to 89%. Mixed-model results showed post-course improvements in confidence levels, independent of sociodemographic background, clinical role, and professional educational level. Nurses with longer years of practice and more cancer cases reported greater confidence. CONCLUSION: A facilitator-led online educational intervention focusing on complex cancer pain management can significantly improve nurses' knowledge, confidence, and skills. Low baseline knowledge among nurses highlights the pressing need for health-care organizations to implement cancer pain management training as an integral part of health-care QI initiative.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».