Different Nursing Care Methods for Prevention of Keratopathy Among Intensive Care Unit Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with reduced consciousness level suffer from eye protection disorder and Keratopathy. This study was conducted to compare effect of three eye care techniques in prevention of keratopathy in the patients hospitalized in intensive care unit of Kermanshah. METHODS: This clinical trial was conducted in 2013 with sample size of 96 persons in three random groups. Routine care included washing of eyes with normal saline and three eye care methods were conducted with poly ethylene cover, liposic ointment, and artificial tear drop randomly on one eye of each sample and a comparison was made with the opposite eye as the control. Eyes were controlled for 5 days in terms of keratopathy. Data collection instrument was keratopathy severity index. Data statistical analysis was performed with SPSS-16 software and chi-squared test, Fisher's exact test, ANOVA and Kruskal-Wallis one-way analysis of variance. FINDINGS: The use of poly ethylene cover (0.59±0.665) was significantly more effective in prevention of keratopathy than other methods (P=0.001). There was no statistically significant difference between two care interventions of liposic ointment and artificial tear drop (P=0.844) but the results indicated the more effective liposic ointment (1.13±0.751) than the artificial tear drop (1.59±0.875) in prevention of corneal abrasion (P>0.001). CONCLUSION: Results of the study suggest the use of poly ethylene cover as a non-aggressive and non-pharmaceutical nursing and therapeutic method for prevention of keratopathy in the patient hospitalized in intensive care unit.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».