Perception of night‐time sleep by surgical patients in an intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The night-time sleep of patients hospitalized in intensive care is a very important feature within the health or disease process, as it has a direct repercussion on their adequate recovery. AIMS AND OBJECTIVES: (1) To describe how surgical patients perceive their sleep in the intensive care unit; (2) to compare the subjective perception of patients with the nursing records and analyse these for the degree of agreement. DESIGN: Descriptive research. METHODS: One hundred and four surgical patients were recruited to the study. Patients completed the Richards-Campbell Sleep Questionnaire, a five-item visual analogue scale, to subjectively measure their perceived level of sleep (range 0-100 mm). The observation of patient sleep by nurses, demographic data, nursing care during the night and use of specific pharmacological treatments were also collected from the nursing records. RESULTS: The total mean score of sleep on the first post-operative night was 51.42 mm, 28% of patients had a good sleep, 46% a regular sleep and 26% a bad sleep. The sleep profile of these patients has been characterized by the patients having a light sleep, with frequent awakening and generally little difficulty to go back to sleep after the awakenings. The agreement between the nurses' perceptions of patients' sleep and the patients' perception of their sleep was tested by means of one-factor analysis of variance (p < 0.05) with a variation coefficient of 36.88%, which indicates that relative agreement was obtained. From analysing every nurse-patient perception, we obtained 44% of total agreement and 56% of disagreement. When discrepancy was found, the nurse generally overestimated the patients' perception. CONCLUSIONS: Surgical patients' perceptions of their sleep in the ICU suggest that this is inadequate. Nurses' perceptions of patients' sleep partially coincides with the latter's perception, but we have also found that the former frequently overestimate patients' sleep.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».