Adaptation to illness in relation to pain perceived by patients after surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pain is one of the factors that decrease quality of life. Undergoing surgery is inevitably associated with the sensation of pain, which can affect a patient’s level of acceptance of an illness. The aim of the study was to evaluate the level of acceptance of illness in patients undergoing surgical treatment with relation to the pain perceived by them during surgical treatment and to determine other factors that affect adaptation to illness among patients subjected to invasive treatment. Material and methods: The study was conducted on a group of 100 patients with mean age of 51.27 (SD=18.98) hospitalized in surgery departments in the Provincial Specialist Hospital in Wrocław, Poland, in April 2016. The Acceptance of Illness Scale (AIS) and the Visual Analog Scale (VAS) for pain were used. Results: The mean score of VAS was 3.86 (SD =2.02). The mean score of AIS was 24.42 (SD =7.35). The level of acceptance of illness was significantly negatively correlated with the intensity of pain ( p <0.001; r =−0.498), the number of coexisting diseases ( p =0.002; r =−0.31), age ( p <0.001; r =−0.391), and the period of time since the operation ( p =0.007; r =−0.266). Patients taking analgesics showed a significantly lower acceptance of illness than those who did not ( p =0.009). A patient’s place of living, education, and sex had no significant impact on their acceptance of illness. Conclusion: A higher level of pain translates into a lower adaptation to illness despite the use of analgesics, which may indicate that inadequate pain control leads to a decrease in the acceptance of illness. Further research on monitoring postoperative pain, as well as the development of postoperative prevention programs, is required. Keywords: pain, acceptance of illness, surgical treatment, postoperative pain
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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 | 0,027 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».