Pain Management in Frail Hip Fracture Patients Receiving Palliative Care: A Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Adequate pain management in frail hip fracture patients receiving nonoperative treatment has been identified as an important issue. Palliative care could be an option to consider to ensure a comfortable end of life for these patients. OBJECTIVES: This study aimed to describe pain relief in frail patients admitted to palliative care following a hip fracture, and the pain management strategies used among them. METHODS: This descriptive monocentric observational study included a retrospective phase, based on a review of medical records, and a prospective phase, by direct observation of patients. Data collection took place within the first five days following admission to palliative care. Pain was assessed with the ALGOPLUS scale. Data on pharmacological and nonpharmacological pain management strategies were collected from medical records. RESULTS: A total of 61 patients with a mean age of 87 years (±7) and severe frailty were included. The proportion of patients with pain at rest ranged from 30% on day 1 to 10% on day 5, and from 71% to 32% during mobilization. The mean oral morphine equivalent daily dose administered ranged from 13.1 mg (±10.7) to 21.9 mg (±16.2). On average, 75% of patients received co-analgesics, and nonpharmacological strategies were applied in 33% of them over the five-day of data collection period. CONCLUSION: Pain remains an issue in frail patients with a nonoperated hip fracture, despite the provision of palliative care. Optimizing pain management, particularly ahead of mobilization, remains a crucial and underexplored area to address for this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».