Notice bibliographique
Résumé
Pain is the most common medical issue that older people face in a long-term care facility. Registered nurses have a critical role in helping residents manage their pain. This research looked at measures to improve pain management practices in long-term care facilities in Ontario. The site for this research was a chosen long-term care facility in Ontario, Canada, a 160-bed nursing home for the elderly that provides various nursing and medical care services. Semi-structured focus group interviews lasting about an hour were done. This study's population consisted of 45 nurses. The researcher chose a sample of 25 registered nurses using a purposive sampling strategy. The data was reviewed using qualitative data analysis to detect recurring concerns. This research revealed the necessity of identifying measures to improve pain management and reinforcing good practices in long-term care homes; better pain management practices are necessary to manage pain in a long-term care home. This study demonstrated the importance of recognizing and overcoming measures to improve pain management and reinforce good practices in long-term care homes. Therefore, improved measures to improve pain management practices are required to manage pain in a long-term care home effectively. Education about safe pain management will help to prevent the undertreatment of pain and its negative consequences. The overall benefits of measures to improve pain management practices in long-term care homes expand nurses' clinical knowledge in the care of residents living in nursing homes.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».