Facilitators and Barriers to the Implementation of a Digital Pain Assessment Tool in Pediatric Oncology Practice: A Qualitative Evaluation of a Quality Improvement Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most children and adolescents with cancer experience acute pain, and many experience longer-lasting chronic pain, negatively impacting health-related quality of life and resulting in long-term morbidity. Digital apps can aid in enhancing pain assessment and management by offering children and adolescents with cancer an accessible tool to describe their pain as a multifaceted biopsychosocial construct. Pain Squad is a useable, acceptable, and psychometrically sound multidimensional cancer pain assessment app for children and adolescents with cancer. This project aimed to evaluate the capacity to implement Pain Squad into routine pediatric oncology practice. Method: Nurse champions were asked to prescribe the Pain Squad app to patients over a 6-month implementation period. After the implementation period, we conducted audiorecorded, semistructured interviews with nurse champions to investigate the facilitators and barriers related to nurses’ experiences with implementing Pain Squad. Results: The facilitators and barriers to Pain Squad implementation were organized into four overarching Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR)-related themes: (a) characteristics of the Pain Squad app; (b) clinic setting and its context; (c) nurse implementation champions; and (d) the process of implementing Pain Squad into clinical practice. Conclusions: Interviewed nurses believed Pain Squad had the potential to improve child cancer pain care, but barriers to everyday use were evident, described in relation to the internal setting, especially the lack of compatibility between app prescription and current nurse workflows. The use of CFIR to map identified implementation facilitators and barriers can formally support the recognition of factors that may boost the chances of successful uptake.
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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 | 0,076 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».