Can Sharing Improve Caring? A Call to Prioritize Shared Decision Making in Pediatric Pain Management
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Families and children are not consistently included in pediatric pain management decisions. Shared decision making (SDM) is a collaborative process where health care professionals (HCPs) and families exchange information about treatment options along with families’ preferences to make an optimal health decision. SDM is recommended and beneficial for children, parents, and HCPs alike; however, the process of SDM has not been routinely integrated into pediatric pain management, despite families’ desire to be involved in these decisions. In this commentary, we discuss the implications of the dearth of literature about SDM in pediatric pain on clinical practice and highlight the potential benefits of engaging in SDM to improve pain management. Method: This commentary will describe clinical approaches and considerations to implementing SDM in pediatric pain management, such as consideration of families’ preferences for SDM, the quality of the evidence, and decisional complexity. Results: This commentary will propose recommendations to further advance the understanding and utility of SDM in pediatric pain, such as identifying opportunities to engage in SDM as well as factors that support its implementation. Conclusions: SDM provides a rich and structured opportunity to engage children and families in their care, while also creating opportunities for HCPs to engage in evidence-based practice. As such, SDM should be recognized as a key priority when engaging in best practices for pediatric pain management. Implications for Impact Statement Shared decision making (SDM) facilitates the engagement of children and families in pain management decisions. SDM is not yet common practice in pediatric pain; however, it holds promise to improve pain outcomes for children by increasing application of evidence-based practices as well as satisfaction with care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».