Descriptions of pain in elderly patients following orthopaedic surgery
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were to investigate what words elderly patients, who had undergone hip surgery, used to describe their experience of pain in spoken language and to compare these words with those used in the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) and Pain-O-Meter (POM). The study was carried out at two orthopaedic and two geriatric clinical departments at a large university hospital in Sweden. Altogether, 60 patients (mean age =77) who had undergone orthopaedic surgery took part in the study. A face-to-face interview was conducted with each patient on the second day after the operation. This was divided into two parts, one tape-recorded and semi-structured in character and one structured interview. The results show that a majority of the elderly patients who participated in this study verbally stated pain and spontaneously used a majority of the words found in the SF-MPQ and in the POM. The patients also used a number of additional words not found in the SF-MPQ or the POM. Among those patients who did not use any of the words in the SF-MPQ and the POM, the use of the three additional words 'stel' (stiff), 'hemsk' (awful) and 'rad(d)(sla)' (afraid/fear) were especially marked. The patients also combined the words with a negation to describe what pain was not. To achieve a more balanced and nuanced description of the patient's pain and to make it easier for the patients to talk about their pain, there is a need for access to a set of predefined words that describe pain from a more multidimensional perspective than just intensity. If the elderly patient is allowed, and finds it necessary, to use his/her own words to describe what pain is but also to describe what pain is not, by combining the words with a negation, then the risk of the patient being forced to choose words that do not fully correspond to their pain can be reduced. If so, pain scales such as the SF-MPQ and the POM can create a communicative bridge between the elderly patient and health care professionals in the pain evaluation process.
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 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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».