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Enregistrement W4310672786 · doi:10.1111/jan.15525

Development, evaluation and adaptation of a critical realism informed theory of procedural pain management in preterm infants: The <scp>PAIN‐Neo</scp> theory

2022· review· en· W4310672786 sur OpenAlexaff
Gwenaëlle De Clifford‐Faugère, Marilyn Aita, Caroline Arbour, Sébastien Colson

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensQuebec Network for Research on AgingCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPain managementAdaptation (eye)Development theoryPsychologyNursing theoryNursingMedicineMEDLINEPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To present the development, evaluation and adaptation of the PAIN-Neo theory. DESIGN: Theory development. DATA SOURCES: A review of literature was conduct from 1980 to 2021. RESULTS: Using a critical realism paradigm, this paper presents the PAIN-Neo theory, which was developed from an analysis of existing theoretical perspectives on paediatric procedural pain, empirical studies conducted with preterm infants, and the research team's pain management expertise. The theory was then empirically tested and fine-tuned. IMPLICATIONS FOR NURSING: The PAIN-Neo theory highlights that the neonatal nurse is part of a larger picture as she is influenced by factors related to her unit, hospital and country of practice. This theory emphasizes the importance of parental involvement in pain management, which is consistent with family-centred nursing practices. CONCLUSION: The PAIN-Neo theory reflects the complexity of pain management nursing. This theory is innovative and specific enough to guide practice, structure research projects and contribute to the body of knowledge in the discipline of nursing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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