CNE Article: Pain After Lung Transplant: High-Frequency Chest Wall Oscillation vs Chest Physiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Background Chest physiotherapy and high-frequency chest wall oscillation (HFCWO) are routinely used after lung transplant to facilitate removal of secretions. To date, no studies have been done to investigate which therapy is more comfortable and preferred by lung transplant recipients. Patients who have less pain may mobilize secretions, heal, and recover faster. Objectives To compare effects of HFCWO versus chest physiotherapy on pain and preference in lung transplant recipients. Methods In a 2-group experimental, repeated-measures design, 45 lung transplant recipients (27 single lung, 18 bilateral) were randomized to chest physiotherapy (10 AM, 2 PM) followed by HFCWO (6 PM, 10 PM; group 1, n=22) or vice versa (group 2, n=23) on postoperative day 3. A verbal numeric rating scale was used to measure pain before and after treatment. At the end of the treatment sequence, a 4-item patient survey was administered to assess treatment preference, pain, and effectiveness. Data were analyzed with χ(2) and t tests and repeated-measures analysis of variance. Results A significant interaction was found between mean difference in pain scores from before to after treatment and treatment method; pain scores decreased more when HFCWO was done at 10 AM and 6 PM (P =.04). Bilateral transplant recipients showed a significant preference for HFCWO over chest physiotherapy (11 [85%] vs 2 [15%], P=.01). However, single lung recipients showed no significant difference in preference between the 2 treatments (11 [42%] vs 14 [54%]). Conclusions HFCWO seems to provide greater decreases in pain scores than does chest physiotherapy. Bilateral lung transplant recipients preferred HFCWO to chest physiotherapy. HFCWO may be an effective, feasible alternative to chest physiotherapy. (American Journal of Critical Care. 2013;22:115-125).
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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) | 0,001 | 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 ».