You only work with what you know: Healthcare providers’ experiences using non-pharmacological interventions in managing sickle cell crisis pain in adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Sickle cell crises are the leading reason for hospitalization in adolescents with sickle cell disease. Non-pharmacological interventions are recommended for sickle cell crisis pain management in high and low-resource settings. Preliminary evidence suggests high use of non-pharmacological interventions among adolescents with sickle cell disease in home settings in Nigeria, including potentially harmful ones, and limited use in hospitals, possibly due to healthcare providers' reluctance to use them. Using an interpretive description design, this study explored healthcare providers' perceptions of non-pharmacological interventions and their experience using and recommending these interventions for managing sickle cell crisis pain in adolescents in Nigeria. Individual, semi-structured interviews were conducted. Data were analyzed using constant comparison analysis. Fourteen healthcare providers were recruited from healthcare settings across Nigeria. Five broad themes were identified: 1) Perceptions, 2) Safety and risks of non-pharmacological interventions, 3) Recommended non-pharmacological interventions, 4) Influencing factors, and 5) Non-pharmacological intervention education. Some providers held misconceptions about non-pharmacological interventions, such as believing they were only effective for patients faking pain. These interventions may be recommended for pain management, depending on the provider. The use of questionable interventions, like herbal concoctions, poses a significant health challenge with serious consequences, including death. Identified barriers to the implementation of non-pharmacological interventions include providers' inadequate knowledge about these interventions. The patients' desire to use safe, effective interventions should be supported. Developing contextually relevant educational resources on these interventions might equip providers to support their use during hospitalization, potentially improving their pain outcomes and limiting the use of harmful interventions. PERSPECTIVE: This article presents a qualitative summary of the experiences of healthcare providers in recommending and using non-pharmacological interventions for pain management. This information can guide clinicians and researchers interested in developing educational resources on how these interventions are used, providers' educational needs in Nigeria and dissemination avenues for these resources.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».