How professionals in pediatrics change the words they use to mitigate pain: A lexical description after a short hypnosis-based communication training
Notice bibliographique
Résumé
Background: Young patients who suffer from a pediatric condition are typically submitted to diverse and often repeated painful procedures. Theory and empirical studies suggest that communication styles used by healthcare professionals could mitigate such procedural pain. Recently, a hypnotic communication training (Rel@x) was developed with promising results. The present study aimed to describe how healthcare professionals change the words they use with patients after training. Methods: A nine-hour training in hypnosis-derived communication was offered to 78 volunteer healthcare professionals from a tertiary pediatric hospital, and 58 participated in the evaluative study. Participants were evaluated at baseline, immediately after the training, and 5 months later (39 ± 10 yrs, 52 women, 54 nurses). We used a video-recorded standardized simulation protocol of venipuncture, and five categories of words were derived. Word categories were corroborated in a validity study with 10 independent judges. We modeled pre-post-follow-up changes over time with latent growth curve models. Results: Following training, healthcare professionals used fewer words related to negative experiences (-51%) or medical procedures (-73%) and used more words referring to the relaxing and analgesic experience (+20%), and the specific techniques they had learned (Pleasant place +260%, Magic glove +582%). These changes were maintained at a proportion of 45-81% 5 months later. More change was observed among women and less experienced healthcare professionals. Conclusion: Results suggest that healthcare professionals exposed to a short, structured communication training aiming to mitigate pediatric pain durably adjust the language they use when performing a painful procedure. This is encouraging for future testing and implementation of hypnosis-derived communication training in healthcare providers.
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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 | 0,024 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».