Effect of designing a nursing educational protocol on frequency of epileptic attacks
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Educating the epileptic patient represents a critical part of quality care and is considered a therapeutic outcome for those patients. This study aimed to determine epileptic patients' knowledge regarding the disease and frequency of seizure attacks prior to the implementation of the educational protocol and to evaluate the effect of an educational protocol on epileptic patient's knowledge and frequency of seizure attacks.Methods: Design: A quasi-experimental (pre-posttest) design was submit to meet the aim of the study. Patients: Sixty convenient male and female adult seizure patients were their age ranged between 18-64 years. Setting: This study was carried out in Neurological department and neurology out-patient clinic at Minia University Hospital. Tools of data collection: Four tools were utilized; Pre/posttest questionnaire sheet, Perceived Stress Scale, Epworth Sleepiness Scale, and patient teaching booklet.Results: About 86.7% of the study sample has an unsatisfactory level of knowledge about seizures and 13.3% have satisfactory knowledge about seizures before the implementation of the protocol. While in posttest II it was noticed that 90.0% have satisfactory knowledge about seizures. There was a high positive significant correlation between perceived stress scale and frequency of attacks among the study subjects.Conclusions: An improvement in seizure patients’ knowledge after the implementation of the educational protocol. An improvement in patient’s knowledge positively reflected on minimization and control frequency of seizure attacks. Recommendation: An educational and training protocol should be planned in a continuous manner and offered on regular basis to seizure patients.
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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 | 0,012 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».