improving Pain mAnagement for childreN and young people attendeD by Ambulance (PANDA): protocol for a realist evaluation and consensus workshops.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prehospital pain management in children and young people (CYP) is a top research priority in paediatric emergency medicine. Approximately 90,000 CYP under 18 years of age are transported to hospital by ambulance each year for conditions associated with acute pain in England. Approximately half of the children suffering from acute pain do not receive analgesics from paramedics, and approximately 60% do not experience a meaningful reduction in their pain severity. The aim of these studies is to explore the experiences of key stakeholders, refine our programme theory, and prioritise candidate intervention components to address the gaps in care. Methods: A realist evaluation using a multiple case study approach following the RAMESIS II guidance and consensus workshops using the modified nominal group technique will be performed. The realist evaluation will collect qualitative data (interviews, diaries, electronic messaging, arts-based materials) from CYP aged 4-17 years who have experienced acute pain and needed an ambulance in the previous 12 months, parents and carers, and ambulance clinicians. Recruitment will occur across England within three NHS ambulance services, two NHS children's emergency departments, and via social media. We will also collect routine quantitative clinical record data from two NHS ambulance services. We will use a realist logic of analysis to code the data into conceptual buckets, develop context-mechanism-outcome configurations, and refine the programme theory developed from a previous realist review. Two consensus workshops will be held: one for CYP aged 8-17 years, parents and carers, public representatives, and members of the Young Persons Advisory Group, and one for ambulance clinicians, quality leads, and educators. Workshop attendees will review the study findings and candidate intervention components, vote on their importance, and review voting results. High-priority intervention components will be considered for incorporation into an intervention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,110 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,016 |
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 ».