An audit of paediatric pain prevalence, intensity, and treatment at a South African tertiary hospital
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pain in paediatric inpatients is common, underrecognised, and undertreated in resource-rich countries. Little is known about the status of paediatric pain prevention and treatment in low- and middle-income countries. OBJECTIVES: This audit aimed to describe the prevalence and severity of pain in paediatric patients at a tertiary hospital in South Africa. METHOD: A single-day prospective observational cross-sectional survey and medical chart review of paediatric inpatients at Grey's Hospital, Pietermaritzburg, South Africa. RESULTS: Sixty-three children were included, and mean patient age was 9.7 years (SD 6.17). Most patients (87%) had pain during admission, with 29% reporting preexisting (possibly chronic) pain. At the time of the study, 25% had pain (median pain score 6/10). The worst pain reported was from needle procedures, including blood draws, injections, and venous cannulation (34%), followed by surgery (22%), acute illness/infection (18%), and other procedures (14%). Pharmacological treatments included WHO step 1 (paracetamol and ibuprofen) and step 2 (tramadol, tilidine, and morphine) analgesics. The most effective integrative interventions were distraction, swaddling, and caregiver participation. Although a pain narrative was present in the majority of charts, only 16% had documented pain intensity scores. CONCLUSION: The prevalence of pain in hospitalised children in a large South African Hospital was high and pain assessment inadequately documented. There is an urgent need for pain education and development of guidelines and protocols, to achieve better pain outcomes for children. This audit will be repeated as part of a quality-improvement initiative.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».