Pain and dyspnea control in cancer patients of an urgency setting: nursing intervention results
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT BACKGROUND AND OBJECTIVES: To outline best practices guidelines to control pain and dyspnea of cancer patients in an urgency setting. CONTENTS: PI[C]O question, with resource to EBSCO (Medline with Full Text, CINAHL, Plus with Full Text, British Nursing Index), retrospectively from September 2009 to 2014 and guidelines issued by reference entities: Oncology Nursing Society (2011), National Comprehensive Cancer Network (2011; 2014) and Cancer Care Ontario (2010), with a total of 15 articles. The first stage for adequate symptoms control is systematized evaluation. Pharmacological pain control should comply with the modified analgesic ladder of the World Health Organization, including titration, equianalgesia, opioid rotation, administration route, difficult to control painful conditions and adverse effects control. Oxygen therapy and noninvasive ventilation are control modalities of some situations of dyspnea, where the use of diuretics, bronchodilators, steroids, benzodiazepines and strong opioids are effective strategies. Non-pharmacological measures: psycho-emotional support, hypnosis, counseling/training/instruction, therapeutic adherence, music therapy, massage, relaxation techniques, telephone support, functional and respiratory reeducation equally improve health gains. CONCLUSION: Cancer pain and dyspnea control require comprehensive and multimodal approach. Implications for nursing practice: best practice guidelines developed based on scientific evidence may support clinical decision-making with better quality, safety and effectiveness.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle