Optimiser la gestion de la douleur chronique : explorer la contribution essentielle du personnel infirmier en soins primaires
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionL’expertise infirmière en soins primaires est cruciale pour répondre aux besoins des patients vivant avec une maladie chronique. Au Canada, une personne sur cinq vit avec de la de douleur chronique (DC), créant ainsi un fardeau socioéconomique majeur. Cependant, le rôle du personnel infirmier en soins primaires en DC reste sous-développé.ObjectifsCette revue narrative analyse l’adéquation du récent Plan d’action québécois en DC avec les modèles de soins reconnus pour la gestion des maladies chroniques et examine le rôle potentiel du personnel infirmier dans la mise en œuvre de ce plan.MéthodeLa synthèse de la littérature a été menée à partir de diverses bases de données (CINAHL, PubMed) et sources documentaires en français et en anglais. Les résultats ont été interprétés à travers le prisme du Chronic Care Model, un cadre reconnu pour améliorer les soins.RésultatsBien que le Plan d’action québécois en DC soit aligné sur les objectifs visés, sa mise en œuvre devra surmonter divers défis. Les constats indiquent des opportunités efficaces dans la gestion de la DC, comme le montrent des études sur la pratique infirmière en soins primaires. Elles révèlent que le personnel infirmier exerce déjà des activités de gestion des maladies chroniques applicables à la DC.ConclusionIl est important de reconnaître l’apport de l’expertise infirmière en soins primaires pour réévaluer les modèles d’organisation des soins, promouvoir un partage de responsabilités fondé sur les données probantes, et soutenir la recherche future ainsi que l’innovation clinique dans la gestion de la DC.
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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 | 0,034 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».