Comparison of pain assessments made by patients and nurses in emergency services
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This research aimed to compare pain assessments made by patients and by nurses. Method: This descriptive and comparative research was conducted in a state, a university and a private hospital emergency service monitoring unit that had the highest number of patient admissions in Ankara, Turkey. The research sample consisted of 175 patients and 35 nurses. For the collection of data, the following sources were consulted: the patient information form, the nurse information form and the McGill Pain Questionnaire. For evaluation of the data, number and percentage calculations, chi-square analysis, kappa compliance analysis and the Wilcoxon sign test were used. Written consent was received from the ethical council and hospitals as well as from nurses and patients. Results: 74.3% of nurses stated that they do not think that the pain level expressed by the patient is always right. While the point average given by patients related to all dimensions define the characteristics of pain was 20.48 ± 10.10, the average given by nurses was 14.35 ± 8.46. There is a statistically significant difference between the point averages given by patients and nurses related to total dimensions of pain characteristics (p<0.05). Conclusion: As a result, pain evaluations of nurses were found to be significantly lower than those of patients. It is suggested that the policies and procedures used in health personnel education institutes and health institutes related to pain management should be improved.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».