MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3187977415 · doi:10.1097/anc.0000000000000922

Evaluation of the Premature Infant Pain Profile-Revised (PIPP-R) e-Learning Module

2021· article· en· W3187977415 sur OpenAlexaffabout
Marsha Campbell‐Yeo, Leah Carrier, Britney Benoit, Theresa Kim, Mariana Bueno, Megha Rao, Shirine Riahi, Bonnie Stevens

Notice bibliographique

RevueAdvances in Neonatal Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCompetence (human resources)Neonatal intensive care unitPain assessmentPsychological interventionInter-rater reliabilityHealth professionalsNursingHealth carePhysical therapyPain managementPediatricsPsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electronic health (e-health) learning is a potential avenue to educate health professionals about accurately using infant pain assessment tools, although little is known about the impact of e-health interventions on clinical competence. PURPOSE: To evaluate whether an e-health learning module for teaching the accurate use of the Premature Infant Pain Profile-Revised (PIPP-R) pain assessment tool results in immediate and sustained competency to assess infant pain. METHODS: Neonatal intensive care unit (NICU) nurses who participated in a larger study across 2 tertiary NICUs in Canada examining the implementation and clinical utility of the PIPP-R e-learning module completed 2 follow-up evaluations at 1 week and 3 months. Participants were asked to view a video recording of an infant undergoing a painful procedure and to assess the infant's pain intensity response using the PIPP-R measure. Immediate and sustained competency was assessed via interrater consensus of participant-reported PIPP-R scores compared with those of an experienced trained coder. RESULTS: Of the 25 eligible nurses, 22 completed 1-week and 3-month follow-up evaluations. At the 1-week follow-up, 84% of nurses scored the video accurately compared with 50% at 3 months. Behavioral pain indicators were more likely to be scored incorrectly than physiological indicators. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Follow-up training after completion of the initial e-learning module training may improve competency related to the clinical use of the PIPP-R tool to assess infant pain over time. IMPLICATIONS FOR RESEARCH: Additional study regarding the need and timing of e-health training to optimize sustained competency in infant pain assessment is warranted.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Neonatal CareMême sujetPediatric Pain Management TechniquesTravaux en français237 207