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Enregistrement W1450877332 · doi:10.5206/wurjhns.2014-15.14

Analyzing the Efficacy of Pain Management and Continuous Infusion Regional Anesthetic Catheters in the Orthopaedic Setting

2014· article· en· W1450877332 sur OpenAlexaffvenueabout
Ulises Pantaleon Rodriguez

Notice bibliographique

RevueWestern Undergraduate Research Journal Health and Natural Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrthopaedic nursingPracticumPain managementHealth careOrthopedic surgeryDistressPain medicinePhysical therapyNursingAnesthesiologyMedical educationSurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My name is Ulises Pantaleon Rodriguez and I am a fourth year nursing student currently finishing my integrative practicum and final consolidation on the orthopaedic inpatient surgery floor at University Hospital in London, Ontario. I have had prior placements within this field of nursing and have been drawn towards orthopaedic placements due to my interest in sports medicine and the musculoskeletal system of the body. Through multiple orthopaedic placements I have witnessed first-hand the crippling effects of pain on patients, causing both physical and psychological distress. As a result I have encountered a multitude of different pain management control techniques ranging from pharmacological to non-pharmacological in nature. Through my experience on the orthopaedic inpatient surgery floor, I encountered the use of continuous infusion regional anesthetic catheters, commonly known as nerve block catheters. This innovative pain management technique yielded a plethora of different results for different patients, which sparked my interest into the relevant research and literature on their use. Pain management is one of the most important aspects of nursing care and the health care field as a whole, and it is my belief that healthcare practitioners must remain knowledgeable and educated on the latest techniques.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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