Knowledge, Beliefs, and Attitudes of Emergency Nurses Toward People With Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
More and more people suffering from chronic pain (CP) utilize the emergency department (ED). However, their needs are not properly addressed. Stigmatization toward people with CP can partially explain this gap. Most studies in the ED have been focused on measuring nurses' pain management knowledge in general, not negative attitudes toward CP. Hence, understanding of the determinants of the stigma related to CP is needed. The objectives of this study were to (a) describe the knowledge, beliefs, and attitudes of ED nurses toward people suffering from CP and (b) identify nurses' characteristics associated with these perceptions. A cross-sectional web-based survey design was conducted using the KnowPain-12 questionnaire and the Chronic Pain Myth Scale. A total of 571 participants from 20 different states across the United States were recruited among whom 482 completed the entire survey. The sample included about one third of the ED nurses suffering from CP. Negative beliefs and attitudes toward people with CP were present in a considerable proportion of participants (up to 64%), even in nurses suffering from CP (up to 47.5%). Nevertheless, our results suggest that higher levels of education and suffering from CP were associated with better beliefs and attitudes toward people with CP. The ED presents an increased risk of stigmatization of people with CP as compared with the general population. Identifying determinants of the stigma associated with CP is crucial, as it will help tailoring awareness and educational campaigns. In addition, CP patients utilizing the ED often have complex needs which are difficult to address in this clinical environment. This situation can contribute to negative beliefs and attitudes. Given the scarcity of specialized care clinics for this population, health-care stakeholders should devise solutions to improve continuity of care in primary care settings and between the latter and ED.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».