An examination of questioning methods and the influence of child maltreatment on paediatric pain assessments: Perspectives of healthcare providers
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: Children with a history of maltreatment have underestimated and undertreated pain; however, it is unknown if healthcare providers consider maltreatment when assessing children's pain. The current study aimed to address this issue by investigating healthcare providers' pain assessment practices, and specifically, their consideration of child maltreatment. METHOD: Healthcare providers (N = 100) completed a survey, asking them to reflect upon their pediatric pain assessment practices (e.g., methods and questions used to assess pain) through self-report and case vignette questions. RESULTS: Participants who received continuing education about child maltreatment were more likely to consider maltreatment in several areas of their pediatric pain assessment practice, whereas participants who received continuing education about pediatric pain, were not. Participants were also more likely to report that they would consider maltreatment in vignette responses than in questions regarding their daily practice. CONCLUSION: Findings indicate healthcare providers use multidimensional methods when assessing children's pain, although it is unclear when or how they use open-ended vs. option posing questions. Healthcare providers also tended to consider the effects of child maltreatment on children's ability to communicate their pain more so when the history of maltreatment was known to them.
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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 | 0,056 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».