Pain in Canadian Long-Term Care Homes: A Call for Action
Notice bibliographique
Résumé
Navigating the evaluation and management of pain in long-term care homes is a complex task. Despite an extensive body of literature advocating for a paradigm shift in pain assessment and management within long-term care homes, much more remains to be done. The assessment of pain in long-term care is particularly challenging, given that a substantial proportion of residents live with some degree of cognitive impairment. Individuals living with dementia may encounter difficulties articulating the frequency and intensity of their pain, potentially resulting in an underestimation of their pain. In Canada and in the United States, the interRAI Minimum Data Set 2.0, Minimum Data Set 3.0, and the interRAI Long-Term Care Facilities assessments are administered to capture the presence and intensity of pain. These assessment instruments are used both on admission and quarterly, offering a reliable and validated method for comprehensive assessment. Nonetheless, the daily assessment and documentation of pain across long-term care homes, which is used to inform the interRAI Pain Scale, is not always consistent. The reality is that assessing pain can be inaccurate for several reasons, including the fact that it is rated by long-term care staff with diverse levels of expertise, resources, and education. This call for action explores the current approaches used in pain assessment and management within long-term care homes. The authors not only bring attention to the existing challenges but also emphasize the necessity of considering a more comprehensive assessment approach.
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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 | 0,023 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».