“I didn’t know it was an option”: Exploring caregivers’ knowledge of available pain management strategies in the paediatric emergency department
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Caregivers, children, and healthcare professionals (HCPs) should engage in shared decision-making (SDM) regarding a child's pain and comfort care plan in the emergency department (ED). A better understanding of caregivers' current knowledge and gaps regarding pain and comfort care in the ED could inform conversations to support such SDM. Methods: This was a single-centre, cross-sectional survey with 341 participants recruited from April to July 2022. Survey questions included demographics, current knowledge and perceived gaps, as well as comfort (rated with a 4-point Likert scale) in advocating for pain management strategies. Results: A total of 345 caregivers responded to the survey; 77.7% (265/341) were mothers, and 84.6% (286/338) spoke English at home. About 45.6% (113/248) knew that children could receive pain medication at triage, and 42.3% (105/248) knew that children could receive numbing cream before a skin-breaking procedure; 42.7% (106/248) knew about the availability of food/drink. Participants reported similar mean (SD) comfort asking for pharmacologic [3.0 (0.9)] and non-pharmacologic [2.9 (1.0)] pain management strategies. Qualitative feedback from caregivers demonstrated SDM could be best achieved through having knowledge mobilization tools readily available and improved approachability of HCPs. Conclusions: While caregivers generally report feeling comfortable advocating for pain and comfort care for their children, many lacked knowledge of available options. Better educating caregivers in pain and comfort care options can support their agency to advocate for better care plans for their children.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».