The “STOP Pain” Questionnaire: using the Plan-Do-Study-Act model to implement a patient-family preferences-informed questionnaire into a pediatric transitional pain clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient engagement is an important tool for quality improvement (QI) and optimizing the uptake of research findings. The Plan-Do-Study-Act (PDSA) model is a QI tool that encourages ongoing evaluation of clinical care, thus improving various aspects of patient care. Ascertaining pediatric patient priorities for a pain questionnaire in the post-acute, or transitional pain, setting is important to guide clinical care since active engagement with the population of interest can optimize uptake. We used the PDSA model to adapt a chronic pain questionnaire for the pediatric transitional pain setting to reflect pediatric patient and parent/guardian preferences and to form an example of how the PDSA model can be used to improve clinical care through patient engagement. METHODS: ) measures and the Pain Catastrophizing Scale, child (PCS-C) and parent (PCS-P), informed the questionnaire. Do: The questionnaire and a satisfaction survey were sent to patients and families through Research Electronic Data Capture (REDCap™). STUDY: Results from the satisfaction survey were analyzed. Act: Using descriptive statistics employing ordinal mixed-models with random effects, ANOVA, and double-blinded qualitative thematic coding, questionnaire preferences were analyzed and the questionnaire was adapted accordingly before implementation into the (pedTPS). RESULTS: Eighty-eight questionnaires and satisfaction surveys were analyzed from 69 respondents (32 patients; 37 parents/guardians). Sixty-six (75.00%) surveys indicated satisfaction with the questionnaire. A combined 77 (87.50%) "strongly agreed" (25/88) or "agreed" (52/88) that the questionnaire language was clear. The application of suggested changes to the questionnaire resulted in four versions across the project timeline, which reflected patient and parent/guardian preferences for questions that reflect the themes, "Story"; "Time-Optimal"; and "Pertinent" ("STOP"). There were no statistically significant differences in satisfaction across the versions due to sample size. CONCLUSION: Most respondents were satisfied with the questionnaire and prefer "STOP" questions. Future studies will focus on testing the questionnaire for validity and reliability across pedTPS populations.
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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 | 0,076 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».