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Enregistrement W4401578016 · doi:10.1177/27527530241242742

Facilitators and Barriers to the Implementation of a Digital Pain Assessment Tool in Pediatric Oncology Practice: A Qualitative Evaluation of a Quality Improvement Project

2024· article· en· W4401578016 sur OpenAlexaff
Rachel Hamilton, Cynthia Nguyen, Denise Mills, Jennifer Stinson, Lindsey A. Jibb

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Hematology/Oncology Nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)MedicinePain assessmentNursingBiopsychosocial modelQualitative researchCancer painMedical educationPsychologyPain managementPhysical therapyAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,458 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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