The Effect of Extended Injection of Subcutaneous Heparin on Pain Intensity and Bruising Incidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reducing patients' pain is one of the main goals of providing clinical services, which requires nursing skill. As a simple technique, increasing the duration of subcutaneous heparin injection may affect the intensity of pain and bruising. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the effect of increasing the heparin injection time on pain intensity and bruising associated with subcutaneous injection. METHODS: The present quasi-experimental study consisted of 86 patients, admitted to our hospital, who were treated with subcutaneous heparin injection. A McGill pain intensity questionnaire was used to measure pain severity in a purposive sampling. All of the subjects received subcutaneous heparin twice for 10 seconds. They also were injected twice with heparin infusion, although it was for 30 seconds this time. The interval between the two injections was 24 h, and the intensity of the pain was measured after each injection. The Pearson correlation coefficient was measured, and analysis of variance (ANOVA) and the t-test were used to analyze the data. RESULTS: Eighty patients received heparin. The body mass indexes were reported as 52 (60%) and 34 (40%) for subjects within the age range of 18.5-24.9 and 25-29.9, respectively. Regarding the mean of pain intensity, there was a significant difference between the 10 and 30 s injections (p < 0.05). Additionally, there was a significant difference in bruising rates between the two methods 48 and 72 h after injection (p < 0.05). The ANOVA test showed a significant association between gender and bruising (p = 0.001). CONCLUSION: According to the results, by elevating the duration of heparin injection, the severity of pain was reduced, and, therefore, the patients felt more comfortable. TRIAL REGISTRATION: The trial was registered at the Thai Clinical Trials Registry (TCTR) with the TCTR identification of TCTR20160221001. FUNDING: This research was supported by the research cluster grant (88186-25/01/89) from Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, Iran. The authors received no financial support for the authorship and/or publication of this article.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».