Healthcare Professionals’ Perspectives on Improving Family-Centred Pain Care in a Tertiary Pediatric Centre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite being a core component of family-centered and compassionate care, children's pain is often undertreated in Canadian hospitals. Nurses' and other healthcare professionals' (HCPs) ability to understand and respond to a child and their family's pain care needs is integral to improving this care in a family-centered manner. PURPOSE: To understand nurses' and other HCPs' perceptions of child and family needs to make care more collaborative and patient- and family-centered. METHODS: = 4); 3 of the administrators had a nursing background. Transcripts were analysed using a semantic, inductive approach with two coders using a codebook to ensure reliability. RESULTS: Participants felt that pain care was important, but that it needs to take greater priority in the hospital. In our analysis, we identified four core needs that nurses and other HCPs have to provide better pain care: 1. Better acknowledgement of child and family experiences; 2. Better visual and written knowledge translation tools for patients and families; 3. Better provision of verbal pain education to children and families by nurses and other HCPs; and 4. Help for patients and families to advocate for better pain care when they feel their needs are not being met. CONCLUSIONS: Nurses and other HCPs value patient- and family-centered pain care, and wish to empower families to advocate for it when it is sub-optimal.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».