Nursing Process in Post Tonsillectomy Pain Diagnosis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Tonsillectomy is the most common surgery in the field of ENT. Pain is the most common post tonsillectomy complaint. Considering the importance of nursing cares in relieving post-surgery pain in general and post-tonsillectomy pain in particular, this study is conducted with the aim of presenting nursing process in post tonsillectomy pain diagnosis for decreasing loss of appropriate opportunities in nursing cares and achieving appropriate results in taking care of the patients. METHODS: This study is a targeted systematic review focusing on "effective nursing measures in relieving children's post tonsillectomy pain". The main stages of searching strategy included searching in electronic sources of Latin databases; Pub Med, Science Direct, and EMBASE and Persian databases; SID, Iran medex, ISC to find published articles from 2009 to 2014. In the end, final synthesis was done on eight articles in English. FINDINGS: Effective nursing measurements for relieving post tonsillectomy pain include: decreasing children's anxiety through children and their families' psychological preparation by nurses and other caregivers, using cold compress to reduce neck and jaw pain, presenting distraction techniques, offering fluids and cold foods immediately in the period after surgery, creating a comfortable environment for the children, avoiding too much of talking and adequate sleep. CONCLUSION: It is recommended to the nursing managers and nurses to perform cares achieved from this systematic review to achieve appropriate results in relieving post tonsillectomy pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».