A Quality Improvement Project on Pain Management at a Tertiary Pediatric Hospital
Notice bibliographique
Résumé
To assess and improve pain management practices for hospitalized children in an urban tertiary pediatric teaching hospital.MethodsHealth Quality Ontario Quality Improvement (QI) framework informed this study. A pre (T1) – post (T2) intervention assessment included chart reviews and children/caregiver surveys to ascertain pain management practices. Information on self-reported pain intensity, painful procedures, pain treatment and satisfaction were obtained from children/caregivers. Documented pain assessment, pain scores, and pharmacological/non-pharmacological pain treatments were collected by chart review. T1 data was fed back to pediatric units to inform their decisions and pain management targets.ResultsAt T1, 51 (58% of eligible participants) children/caregivers participated. At T2, 86 (97%) chart reviews and 51 (54%) children/caregivers surveys were completed. Most children/caregivers at T1 (78%) and T2 (80%) reported moderate to severe pain during their hospitalization. A mean of 2.6 painful procedures were documented in the previous 24 h, with the most common being needle-related procedures at both T1 and T2. Pain management strategies were infrequently used during needle-related procedures at both time points.ConclusionNo improvements in pain management as measured by the T1 and T2 data occurred. Findings informed further pain management initiatives in the participating hospital.
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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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».