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Enregistrement W2656219854 · doi:10.1177/0844562117714704

A Pain Education Intervention for Patients Undergoing Ambulatory Inguinal Hernia Repair

2017· article· en· W2656219854 sur OpenAlexaffvenue
Monakshi Sawhney, Judy Watt‐Watson, Michael McGillion

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInguinal herniaAmbulatoryRandomized controlled trialIntervention (counseling)Hernia repairPhysical therapyPsychological interventionHerniaSurgeryAnesthesiaNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Inguinal hernia repair is a common ambulatory surgery after which many patients experience moderate to severe post-operative pain. Limited research has examined the effect of education interventions to reduce pain after ambulatory surgery. Purpose This trial evaluated the effectiveness of an individualized Hernia Repair Education Intervention (HREI) for patients following inguinal hernia repair. Method Pre-operatively, participants (N = 82) were randomized to either the intervention (HREI) or the usual care group. The HREI included written and verbal information regarding managing pain and two telephone support calls (before and after surgery). The primary outcome was WORST 24-h pain intensity on movement on post-operative day 2. Secondary outcomes included pain intensity at rest and movement, pain-related interference with activities, pain quality, analgesics consumed, and adverse effects at post-operative days 2 and 7. Results At day 2, the intervention group reported significantly lower scores across pain intensity outcomes, including WORST 24-h pain on movement and at rest (p < 0.001), and pain NOW on movement and at rest (p = 0.001). Conclusion These findings suggest that the HREI may improve patients' pain and function following ambulatory inguinal hernia repair. Further research should examine the effectiveness of an education intervention over a longer period of time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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