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Enregistrement W4224307743 · doi:10.1186/s12877-022-03020-8

Development, evaluation, and implementation of an online pain assessment training program for staff in rural long-term care facilities: a case series approach

2022· article· en· W4224307743 sur OpenAlexafffund
Natasha L. Gallant, Thomas Hadjistavropoulos, Emily Winters, Emma K. Feere, Abigail Wickson‐Griffiths

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesAGE-WELLUniversity of Regina
Mots-clésMedicineTraining (meteorology)Long-term careTerm (time)RehabilitationProfessional developmentNursingProgram evaluationMedical educationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pain among long-term care (LTC) residents, and especially residents with dementia, is often underassessed and this underassessment has been attributed, in part, to gaps in front-line staff education. Furthermore, although evidence-based clinical guidelines for pain assessment in LTC are available, pain assessment protocols are often inconsistently implemented and, when they are implemented, it is usually within urban LTC facilities located in large metropolitan centers. Implementation science methodologies are needed so that changes in pain assessment practices can be integrated in rural facilities. Thus, our purpose was to evaluate an online pain assessment training program and implement a standardized pain assessment protocol in rural LTC environments. METHODS: During the baseline and implementation periods, we obtained facility-wide pain-related quality indicators from seven rural LTC homes. Prior to implementing the protocol, front-line staff completed the online training program. Front-line staff also completed a set of self-report questionnaires and semi-structured interviews prior to and following completion of the online training program. RESULTS: Results indicated that knowledge about pain assessment significantly increased following completion of the online training program. Implementation of the standardized protocol resulted in more frequent pain assessments on admission and on a weekly basis, although improvements in the timeliness of follow-up assessments for those identified as having moderate to severe pain were not as consistent. Directed content analysis of semi-structured interviews revealed that the online training program and standardized protocol were well-received despite a few barriers to effective implementation. CONCLUSIONS: In conclusion, we demonstrated the feasibility of the remote delivery of an online training program and implementation of a standardized protocol to address the underassessment of pain in rural LTC facilities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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