The impact of an educational pain management booklet intervention on postoperative pain control after cardiac surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Relevant discharge information about the use of analgesic medication and other strategies may help patients to manage their pain more effectively and prevent postoperative persistent pain. AIMS: To examine patients' pain characteristics, analgesic intake and the impact of an educational pain management booklet intervention on postoperative pain control after cardiac surgery. Concerns about pain and pain medication prior to surgery will also be described. METHODS: From March 2012 to September 2013, 416 participants (23% women) were consecutively enrolled in a randomized controlled trial. The intervention group received usual care plus an educational booklet at discharge with supportive telephone follow-up on postoperative day 10, and the control group received only usual care. The primary outcome was worst pain intensity (The Brief Pain Inventory - Short Form). Data about pain characteristics and analgesic use were collected at 2 weeks and at 1, 3, 6 and 12 months post-surgery. General linear mixed models were used to determine between-group differences over time. RESULTS: Twenty-nine percent of participants reported surgically related pain at rest and 9% reported moderate to severe pain at 12 months post-surgery. Many participants had concerns about pain and pain medication, and analgesic intake was insufficient post-discharge. No statistically significant differences between the groups were observed in terms of the outcome measures following surgery. CONCLUSION: Postoperative pain and inadequate analgesic use were problems for many participants regardless of group allocation, and the current intervention did not reduce worst pain intensity compared with control. Further examination of supportive follow-up monitoring and/or self-management strategies post-discharge is required.
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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 | 0,019 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».