A collaboration to improve perioperative acute pain care at the University Teaching Hospital of Butare, Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A perioperative acute pain care program integrating standardized assessment and treatment forms into pain care was developed and implemented at an urban hospital in Rwanda through a collaboration between Rwandan and Canadian experts. This study evaluated the perioperative acute pain care program using a quality improvement lens. METHODS: Using the Model for Improvement: Plan, Do, Study, Act (PDSA) cycle, a mixed methods evaluation was performed. Over one year, 519 randomized patient chart audits were conducted and analyzed through control charts. Through purposeful sampling, focus groups comprised ofsurgeons and nurses (N=34) involved in pain care in surgery, obstetrics, and anesthesiology were performed and analyzed via thematic coding. RESULTS: The average attempted form completion rate across all forms varied monthly between 56-93% (mean=79%; median=81%). Across all forms, both the mean and median total number of errors per form were 12.5. Enablers of form use included improved pain care for patients and feelings of professional satisfaction. Program implementation was challenged by resource constraints, form integration, and health care provider training. CONCLUSION: Future quality improvement collaborations should identify and address improved pain care while working with local experts to ensure PDSA cycles are continuous, and evidence based.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».