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Enregistrement W2415147948

Doing the right thing: using hermeneutic phenomenology to understand management of wound pain.

2008· article· en· W2415147948 sur OpenAlexaff
Rosemary Kohr, Maggie Gibson

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWound careHealth careNursingPain managementChronic painPhenomenology (philosophy)Intensive care medicinePhysical therapy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the availability of assessment tools, analgesic medications, and technologically advanced dressings, achieving adequate pain control in wound care continues to present challenges for healthcare practitioners, patients, and their families. Pain in general has been the subject of much clinical and scientific investigation, but most has focused on the biological aspects of pain management. The psychological aspects of pain management and factors stemming from the relationship between caregivers and care recipients have received less attention. Relational issues are particularly relevant when dealing with medical procedures that involve a caregiver actively touching a care recipient. This paper explores pain management in chronic wound care, particularly at dressing change, with an emphasis on the relational aspects of care. Work from a recently completed hermeneutic phenomenological study of 18 registered nurses performing wound care in long-term, acute, and community care suggests strengthening the therapeutic relationship between patient and nurse may have a positive impact on healthcare providers' pain management practices and patient quality of life. Although nursing was the focus of the study, the observations provided are relevant for any clinician providing hands-on, compassionate wound care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,032
Communication savante0,0080,013
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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