Practice Patterns and Assessment of Needs for Pediatric Pain Management in Alberta Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many rural and community emergency departments (EDs) experience barriers to providing optimal pain care to children. In preparation for a quality improvement initiative, our team conducted a provincial pediatric pain management practice and needs assessment. METHODS: An online survey was sent to ED administrators and educators from March to May 2017. Themes included pain assessment, pain and distress management strategies, available resources, education, barriers to care, and opportunities for improvement. RESULTS: Forty-five respondents, from 31 EDs representing all five geographic health zones in Alberta, completed the survey. Use of a pain assessment tool was reported at 93.5% (29/31 sites) of the sites. Topical anesthesia was employed "most of the time" before suturing at 67% (18/27) of sites, versus 15% (4/27) before blood work or IV insertion. Eighty-one percent (22/27) of sites reported physically restraining children for procedures "often", while 37% (10/27) reported use of comfort positioning "often". Digital distraction devices were available at 37% (10/27) of sites. Reported challenges included lack of resources (33.3%, 12/36), staff education/knowledge (33.3%, 12/36), and absent policies/poor policy adherence (25.0%, 9/36). Opportunities for improvement included staff member education (73.5%, 25/34) and more resources (58.8%, 20/34). Respondents rated their site's overall ability to manage children's pain as 50/100 [IQR:21,61]. CONCLUSION: General EDs report providing suboptimal children's pain care, with use of physical restraint for medical procedures, and under-utilization of evidence-based, inexpensive treatment options. There are many gaps in children's pain care in rural and community EDs which could be addressed through collaborative quality improvement initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».