VARIABILITY OF ACUTE PROCEDURAL PAIN PRACTICES IN 8 CANADIAN PAEDIATRIC HEALTH CARE CENTRES
Notice bibliographique
Résumé
Objective Acute procedural pain assessment and management in paediatric clinical settings remains suboptimal. The objective of this study is to determine current procedural paediatric pain practices in 8 Canadian paediatric healthcare centres. This is the first of three inter-related projects undertaken by the CIHR Team in Children’s Pain to enhance the translation of research on pain in children. Methods Baseline data on pain assessments, pharmacological, physical, and psychological interventions during a 24-hr period were collected from 60 patient charts in each of 32 hospital units across 8 sites over a 2-month period. The types of units included medical (n = 14), surgical (n = 8), and critical care (n = 10). Results In total, 1920 patient charts were reviewed and revealed substantial variability between the 8 sites. Evidence of pain assessment ranged from 43–83% while the use of physical and psychological strategies ranged from 5–52% and 2–55%, respectively. The use of pharmacological strategies was more consistent (55–88%). Variability, although less substantial, was also observed by unit type for pain assessment (56–76%) and the use of pharmacological (58–80%), physical (21–35%), and psychological (9–17%) interventions. Conclusions There is substantial variability in paediatric pain practices across Canada. Although some variability was noted by type of unit, greater variability was observed by site, suggesting hospital culture (e.g., values, initiatives, leadership) may influence how paediatric pain is assessed and managed. These findings highlight the need for appropriate knowledge translation to better implement paediatric pain practices.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».