Assessment and management of pain in hemodialysis patients: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
_____________________________________________________________________________________________ Purpose: To assess pain levels of hemodialysis (HD) patients and to report pain management techniques. Materials and methods: A quantitative descriptive study design with a summative approach to qualitative analysis was held, with a personal interview of the HD patients in a Southern European city hospital (n=70), using the Visual Analog Scales (VAS), the Wong-Baker Pain Scales (WBPS) and McGill Pain Questionnaire. People confused or in a coma, with hearing or reading problems and inability to communicate in the spoken language were excluded. Results: Renal patients under investigation were 69.72 ±12.45 years old, male (58.5%) and on HD for 35.5 ± 27.4 months. In the Wong Baker Scale, pain was rated as “hurts little more” 30.8%, (n=20) and in the VAS 30.8% (n=20) reported 6/10 the amount of pain experienced. Forty-six percent pinpointed internal pain in the legs. Pain experienced was characterized as sickening (70.8%), tiring (67.7%), burning (66.2%), rhythmic (86.2%), periodic (66.2%) and continuous (61.5%). The patients studied mainly manage pain either with warm towel/cloth (85.2% females and all male patients), with massage (84.2% and 88.9%, respectively) or painkillers (47.4% and 52.6%, respectively). In a correlation of gender and pain management techniques, statistical significance was found only with warm towel (p=0.038). Conclusions: As renal patients are an increasing group of healthcare service users, and pain is affecting their everyday life, it is essential to individualize pain evaluation and to provide further education to clinical nurses so that they can effectively manage pain.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».