The need for novel strategies to address postoperative pain associated with cardiac surgery: A commentary and introduction to “SMArTVIEW”
Notice bibliographique
Résumé
Background: With coronary heart disease affecting over 2.4 million Canadians, annual cardiac and major vascular surgery rates are on the rise. Unrelieved postoperative pain is among the top five causes of hospital readmission following surgery; little is done to address this postoperative complication. Barriers to effective pain assessment and management following cardiac and major vascular surgery have been conceptualized on patient, health care provider, and system levels.Purpose: In this commentary, we review common patient, health care provider, and system-level barriers to effective postoperative pain assessment and management following cardiac and major vascular surgery. We then outline the SMArTVIEW intervention, with particular attention to components designed to optimize postoperative pain assessment and management.Methods: In conceptualizing the SMArTVIEW intervention design, we sought to address a number of these barriers by meeting the following design objectives: (1) orchestrating a structured process for regular postoperative pain assessment and management; (2) ensuring adequate clinician preparation for postoperative pain assessment and management in the context of virtual care; and (3) enfranchising patients to become active self-managers and to work with their health care providers to manage their pain postoperatively.Conclusions: Innovative approaches to address these barriers are a current challenge to health care providers and researchers alike. SMArTVIEW is spearheading this paradigm shift within clinical research to address barriers that impair effective postoperative pain management by actively engaging health care providers and patients in an accessible format (i.e., digital health solution) to give primacy to the need of postoperative pain assessment and management following cardiac and major vascular surgery.
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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 | 0,026 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».