Pain Intensity among Women with Post-Caesarean Section: A Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The frequency of Caesarean section increased from 5% to 15% across the world. According to statistics, it is highest in the U.S. or around 24%, and then in Canada about 20%, in Denmark about 13%, 10% in England, and it is lowest in Japan 7%. Post-cesarean section women experience pain due to operative trauma. Individual variability of postoperative pain is influenced by multiple factors, including sensitivity to pain, psychological factors, age, and genetics. Cesarean delivery patients have even more compelling reasons to achieve optimal postoperative pain relief than other surgical patients, but they also present unique challenges. Post cesarean delivery patients are at a higher risk for thromboembolic events, which may also be precipitated by immobility from inadequate pain control or excessive sedation from opioids. Objectives: This research aimed to describe pain intensity among women with post-cesarean Section. Methods: This research conducted at an obstetric ward in Hasan Sadikin Hospital, Bandung, West Java, Indonesia with 60 women with postcesarean section. Instrument used Visual Rating Scale (VAS) for pain measurement. A descriptive Study with Mean±SD for univariate analysis Result: Pain intensity among women with post-caesarian section were mild pain level with mean of pain level was 2.8. Women with mild pain level as much as 81,6%. Conclusions: As a nurse, can be considered as a nonpharmacological intervention to reduce the pain of cesarean section effectively and to decrease the number of medications and their side effects.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».