The utilization of pain assessment tools in pediatric emergency for better pain management
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Accurate assessment of acute pain in children is essential for effective emergency care but can be challenging due to varying pain expressions across ages. Our study aims to examine healthcare providers’ efforts to enhance assessment using age-appropriate tools. Methods: Patients were retrospectively selected from the King Abdulaziz University Hospital Emergency records which involved a cohort review of 157 children presented to the pediatric emergency department with acute pain from 2017 to 2018. Routine pain assessment tool grading acute pain as mild, moderate, severe by qualified pediatric emergency doctors, Canadian triage acuity scale (CTAS) and numerical rating scale (NRS) were used to describe pain intensity. Inter-statistical cohort analysis was used. Results: The mean age of patients were 8±3.3 years (range: 2.5-13.9 years) with 73 girls and 84 boys. About 80% (n=126) of the children presented to the emergency department with acute pain were scored as CTAS 2-3. All triaged patients passed to the emergency department were assessed as mild (n=66, 42%), moderate (n=27, 17%) and severe (n=35, 22%) pain. The NRS scoring was used in only 12 (7.6%) children as NRS only applies to older children. Paracetamol and nonsteroidal anti-inflammatory drug (NSAID) were the most frequent analgesia administered by the health care providers. There was a statistically insignificant relationship between the severity of the pain and the type of analgesia (P value>0.05). Children with mild pain had a significantly higher level of NSAID administration than those with moderate or severe pain (P<0.05). Children with mild pain had a significantly higher level of NSAID administration than those with moderate or severe pain (P<0.05). Conclusion: Pain assessment with scoring methods like CTAS or NRS in the emergency room (ER) is crucial despite challenges. Inconsistent use affects outcomes, emphasizing the need for research to encourage consistent application in pediatric emergency care.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».