Parent-led neonatal pain management—a narrative review and update of research and practices
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Research related to parent-led neonatal pain management is increasing, as is the clinical implementation. Skin-to-skin contact, breastfeeding and parents' vocalizations are examples of pain reducing methods that give parents an opportunity to protect their infant from harm while alleviating their anxiety and developing their parenting skills. Methods: In this paper we will provide a narrative review and describe the current research about parent-led neonatal pain management. Based on this we will discuss clinical challenges, implementation strategies and implications for future research. Results: Parents express great readiness to embrace opportunities to increase their self-efficacy in their ability to address infant pain. Parent-led pain-reducing methods are effective, feasible, cost-effective, culturally sensitive, and can be individualized and tailored to both the parent's and infant's needs. Both barriers and facilitators of parent-led pain care have been studied in research highlighting structural, organizational, educational, and intra- and interpersonal aspects. For example, health care professionals' attitudes and beliefs on parent-led methods, and their concern that parental presence during a procedure increases staff anxiety. On the other hand, the presence of a local pain champion whose duty is to facilitate the adoption of pain control measures and actively promote parent-professional collaboration, is crucial for culture change in neonatal pain management and nurses have a key role in this change. The knowledge-to-practice gap in parent-led management of infants' procedure-related pain highlight the need for broader educational applications and collaborative professional, parental and research initiatives to facilitate practice change. Conclusion: Parent-led neonatal pain management is more than simply a humane and compassionate thing to do. The inclusion of parent-led pain care has been scientifically proven to be one of the most effective ways to reduce pain associated with repeated painful procedures in early life and parents report a desire to participate. Focus on enablers across interprofessional, organizational and structural levels and implementation of recommended pediatric pain guidelines can support the provision of optimal evidence-based family-centered neonatal pain management.
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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 | 0,062 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».