Assessing the Benefit of a Digital Pain Alert System in a Community Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the last decade, clinical alert systems were developed for clinical use, including patient deterioration and other urgent clinical situations. However, investigations focusing on digital pain alert systems to assess and manage pain on time in in-hospital patients are scarce. The objective of the study was to assess the implementation of digital pain alerts in the various departments of a community hospital. Methods: Administrative data from the year 2020 to 2023 were collected. Only data from cases when pain alert was activated were included. Data included pain alert activation frequency, pain alert response duration (time from pain alert activation to alert stop when medication was administered), the department from which the pain alert was activated. Results: There was a steady significant decrease in the mean pain alert response duration over time from 2020 to 2023. The department with the shortest pain alert response duration was the Department of Surgery, and Cardiology (252.76 ± 4.712). The longest time delay was in the ICU (463.27±2.73 min) and at the Mental Health Department (440.59± 5.46 min) (p < 0.01). The pain alert response duration gradually decreased from 2020 to 2023, with decreases from the first year in all of the units/departments, except for the ICU. NPS scores at the start of the alert to 30 minutes after alert stop decreased significantly. Conclusion: Management of pain improved over time across the hospital, and in most of the departments, suggesting that with experience, digital pain alert systems have the potential to improve pain management by providing timely pain intervention.
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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 | 0,042 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».