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Enregistrement W4310591063 · doi:10.1186/s41687-022-00520-4

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

2022· article· en· W4310591063 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient-Reported Outcomes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensCanada Research ChairsInstitute for Work & HealthHospital for Sick ChildrenSt. Lawrence CollegeSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuestionnaireMedicinePhysical therapyFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,297 · 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