Older adults’ postoperative pain medication usage after total knee arthroplasty: A qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Most total knee arthroplasty (TKA) recipients experience pain following the procedure. Patients are provided with medications to manage pain but there is little information regarding their usage of analgesics after hospital discharge. This study investigated analgesic usage in recent TKA recipients. DESIGN AND PARTICIPANTS: A qualitative descriptive approach was taken to produce a summary of the experiences of 14 participants. Purposive sampling methods were used during recruitment. One semistructured interview was conducted with each participant. Interviewing continued until theoretical saturation was reached. RESULTS: Most participants used less medication than was prescribed and stopped taking prescription analgesics before requiring a renewal. Participants adjusted their usage in response to pain, adverse effects, advice from their family and healthcare providers, fears of becoming "hooked," and a general dislike of taking medications. CONCLUSIONS: Patient modifications to medication regimens are often labeled as patient nonadherence; however, participants in this study considered their actions to be adaptive. This conceptual distinction has practical implications for healthcare providers. These findings emphasize the importance of having TKA patients develop their pain management regimen in conjunction with healthcare providers so that regimens can be tailored to individual needs.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».