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Enregistrement W3184960127 · doi:10.1136/bmjpo-2021-001159

Structures of paediatric pain management: a PERUKI service evaluation study

2021· article· en· W3184960127 sur OpenAlexfundno aff
Sheena Durnin, Michael Barrett, Mark D Lyttle, Stuart Hartshorn

Notice bibliographique

RevueBMJ Paediatrics Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésMedicineAuditPain assessmentAnalgesicPsychological interventionTramadolPain managementPhysical therapyEmergency medicineNursingAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pain is very common in childhood emergency department (ED) attendances, but is under-recognised and undertreated. Sequential national paediatric analgesia audits demonstrate suboptimal outcomes in several domains. The Donabedian framework examines the structures, processes and outcomes to evaluate quality of care. To date there has been no network-level exploration of structures supporting analgesic practices or attempts to address failure to attain national standards. Objective: To benchmark current variation in assessment and management of childhood pain at network level. Methods: Online survey distributed between December 2016 and January 2017 exploring health system structures including pain score tools, pain assessment/protocols, training, practice guidelines and analgesic agent usage. We explored structures, processes and outcomes to identify interventions, and their potential effectiveness and feasibility. Results: In total 95% (38/40 sites) responded, including 25 tertiary (66%) and 13 secondary hospitals (34%), with a total annual paediatric ED census of 1 225 000 (range 11 500-65 000). Availability of analgesics varied included topical wound anaesthesia in 29/38 sites (76%), oral diclofenac sodium in 22/38 sites (58%) and tramadol in 16/38 sites (42%). Pain assessment was mandatory in initial assessment in 34/38 sites (89%), and 18/38 sites had a policy on frequency of pain assessment (47%). Local guidance aligned with national guidance in 21/38 sites (55%). There was no staff training at induction/orientation in 14/38 sites (37%) and no mandatory competencies in pain management in 23/38 sites (61%). Play specialist services were available in 21/38 sites (55%). Conclusion: Despite national guidance and recommendations from multiple audits, there are substantial variations in structures relating to pain assessment and management across sites. The lack of uniformity is a likely root cause for the persistent suboptimal practices identified by serial national audits. A whole system and person-centred approach to improving pain outcomes by utilising effective interventions seeks to improve paediatric pain outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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