Use of Two Pain Assessment Tools to Improve Pain Recognition in Post Stroke Patients: A Quality Improvement Project
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Post stroke patients can suffer from a variety of complex pain syndromes. These are often associated with decline in function, cognitive impairment, impaired quality of life and mood disturbances. Pain identification can be challenging in this population, due to stroke deficits that impair communication, and associated medical conditions that can affect the patient’s ability to self-report pain. This Quality Improvement (QI) project aims at implementing two pain assessment tools to support clinicians assess pain in a structured manner, and thereby improve pain management. Methods An initial audit was performed to identify whether post stroke pain (PSP) was being recorded in a reliable manner in St Mary's hospital. A pain assessment proforma was then designed, incorporated in the admission proforma and rolled-out for use. This included two pain assessment tools: the Numerical Pain Scale for patients who could self-report pain, and the Abbey Pain Scale for patients with communication difficulties. A second audit was performed to analyse the compliance to documentation and a qualitative evaluation of its use was also conducted in semi-structured staff interviews. Results The first audit showed pain being under reported with only 25% of patients having formal pain assessment documented on admission. The second audit showed improvement in pain assessment with 72.7% pain documentation. Qualitative evaluation revealed staff expressing challenges with pain identification in post stroke patients and viewed the proforma as a useful prompt. Limitations to the use of observational tools included time constraints, lack of familiarity with tools and potential inaccuracy of scores. Conclusion Identification of PSP is key to optimising treatment, and hence improving function and quality of life of stroke patients. This QI project shows that the use of pain assessment tools, in combination with detailed clinical assessment can help pain assessment. Clinician awareness and continuous training are required to support this challenging task.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».