Evaluation of the Premature Infant Pain Profile-Revised (PIPP-R) e-Learning Module
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».