Pain management practice and associated factors among nurses working in Ethiopia: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain management is a crucial component of patient care that promotes relaxation, lowers complications, improves quality of life, and shortens hospital stays. Several studies assessed the nurses' pain management practices in Ethiopia. However, the findings of these studies are highly variable and inconsistent. Therefore, the study aims to determine the overall prevalence of pain management practice and associated factors among nurses working in Ethiopia. METHOD: The study included all observational quantitative research articles conducted among nurses in Ethiopia. We used Google Scholar, PubMed, Cochrane Library, and Scopus searching databases. The Newcastle-Ottawa Scale was used to check the study quality. Then I2 statistics and Cochran's Q test were used to evaluate heterogeneity. The Funnel, Egger's test, and non-parametric trim and fill effect tests were used to check publication bias by using a random effect model. Finally, we conducted subgroup analysis and sensitivity tests to evaluate statistical heterogeneity and the presence or absence of any influential study. RESULT: In the final analysis, we included eighteen studies, and 4,213 nurses participated. The overall pooled prevalence of nurses with good pain management practice was 43.79% (95% CI: 38.52, 49.06%). In-service training AOR; 95% CI 3.21 (1.87, 4.54), good knowledge AOR; 95% CI 2.44 (1.78, 3.09), positive attitudes AOR; 95% CI 2.84 (1.24, 4.44), and pain management guidelines in health facilities AOR; 95% CI 3.46 (1.48, 5.44) were the significant associated factors with pain management practice among nurses in Ethiopia. CONCLUSION: This study found that over half of Ethiopian nurses had poor pain management practices. Knowledge, attitude, training, and pain management guidelines in health facilities were significant factors. Therefore, health managers and stakeholders should prioritize pain management awareness, attitudes, availability of guidelines, and in-service training to improve patient care and outcomes.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».