The Effect of Caregiver-Facilitated Pain Management Interventions in Hospitalized Patients on Patient, Caregiver, Provider, and Health System Outcomes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Alternative pain management interventions involving caregivers may be valuable adjuncts to conventional pain management interventions. OBJECTIVES: Use systematic review methodology to examine caregiver-facilitated pain management interventions in a hospital setting and whether they improve patient, caregiver, provider, or health system outcomes. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINAHL, and Scopus databases from inception to April 2020. Original research on caregiver-facilitated pain management interventions in hospitalized settings (i.e., any age) were included and categorized into three caregiver engagement strategies: inform (e.g., pain education), activate (e.g., prompt caregiver action), and collaborate (encourage caregiver's interaction with providers). RESULTS: Of 61 included studies, most investigated premature (n = 27 of 61; 44.3%) and full-term neonates (n = 19 of 61; 31.1%). Interventions were classified as activate (n = 46 of 61; 75.4%), inform-activate-collaborate (n = 6 of 61; 9.8%), inform-activate (n = 5 of 61; 8.2%), activate-collaborate (n = 3 of 61; 4.9%), or inform (n = 1 of 61; 1.6%) caregiver engagement strategies. Interventions that included an activate engagement strategy improved pain outcomes in adults (18-64 years) (e.g., self-reported pain, n = 4 of 5; 80%) and neonates (e.g., crying, n = 32 of 41; 73.0%) but not children or older adults (65 years and older). Caregiver outcomes (e.g., pain knowledge) were improved by inform-activate engagement strategies (n = 3 of 3). Interventions did not improve provider (e.g., satisfaction) or health system (e.g., hospital length of stay) outcomes. Most studies were of low (n = 36 of 61; 59.0%) risk of bias. CONCLUSION: Caregiver-facilitated pain management interventions using an activate engagement strategy may be effective in reducing pain of hospitalized neonates. Caregiver-facilitated pain management interventions improved pain outcomes in most adult studies; however, the number of studies of adults is small warranting caution pending further studies.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».