Assessment of Barriers, Supports, and Context to Implement Best Practice Pain Management in the Emergency Department: The IMPAINED Study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess the emergency department practice context and identify strategies to improve outcomes of patients with acute pain. BACKGROUND: Effective treatment of acute pain in the emergency department depends upon clinicians adopting pain interventions into practice. However, it is well-recognized that acute pain is often undertreated. The local practice context strongly influences clinicians' adoption of interventions into their clinical practice. An assessment of this practice context can inform implementation interventions and strategies to improve outcomes for patients with acute pain. METHODS: Chart audit, staff survey, and staff working groups were conducted from June 2020 to May 2021 Data were analyzed and synthesized across sources informed by assessment elements of the Ottawa model of research use (OMRU) implementation model and expert recommendations for implementing change strategies. RESULTS: The OMRU facilitated contextual assessment of pain treatment practice in the emergency department and the development of implementation strategies. Adoption of evidence-based pain interventions was low in the sample studied. Workflow and workload were the primary barriers to evidence-based pain practices by potential adopters, while positive beliefs and high awareness of evidence-based pain interventions were supportive factors. Implementation strategies were informed by assessment findings and mapped to the Ottawa model and expert recommendations for implementing change elements. CONCLUSION: The adoption of evidence into practice in the emergency department relies upon a comprehensive assessment of the local context. The use of the OMRU assessment process resulted in meaningful engagement with staff and a deeper understanding of local pain management practices. Clinicians view evidence-based pain management as important, however, there are competing priorities within the emergency department, such as patient flow and triage. This study provides an exemplar of utilizing an implementation framework to identify pain practices within the emergency department. CLINICAL IMPLICATIONS: Achieving impactful change in clinical practice to improve patient outcomes should start with the application of implementation methods that enable comprehensive analysis of the local practice context. The assessment should begin with collaboration with local clinicians that persist throughout the life of the study to ensure change is sustainable.
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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 | 0,046 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| 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 ».