FACTORS PREDICTING NURSES’ USE OF EVIDENCE TO REDUCE PROCEDURAL PAIN IN NEONATES
Notice bibliographique
Résumé
Objective We examined the effects of nurse, infant and organisational factors on the delivery of higher pain care by neonatal intensive care nurses. Methods We included 93 nurses from two neonatal intensive care units who had performed 170 pain-producing procedures. Nurse use of evidence-based protocols to manage procedure-related pain using a scorecard of nurses’ assessment, management and documentation were examined in the context of infant acuity, nurse physician collaboration and nurse workload. Nurse knowledge of pain care was measured using a newly developed pain knowledge and use instrument with good psychometric properties. Results Procedural pain care was more likely to meet evidence-based criteria when nurses rated nurse–doctor collaboration more highly (odds ratio (OR) 1.44; 95% CI 1.05 to 1.98), when infants required higher intensity care (OR 1.21; 95% CI 1.06 to 1.39) and when treating nurses experienced unexpected increases in their work assignments (OR 1.55; 95% CI 1.04 to 2.30). Nurses’ knowledge levels about the protocols, educational preparation and their experience were not significant predictors of implementation of evidence-based care. Conclusion Organisational factors such as nurse–physician collaboration and work assignments were more predictive of evidence-based care than nurse factors. Nurses’ knowledge levels regarding evidence-based care were not a predictor of the implementation of protocols. In the final modelling, collaboration with physicians, a variable amenable to intervention and further study, emerged as a strong predictor. The results highlight the complex issue of translating knowledge to practice; however, specific findings related to pain assessment and collaboration provide some direction for future practice and research initiatives.
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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 | 0,010 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».