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Enregistrement W3010119161 · doi:10.1093/jbcr/iraa024.426

860 Impact of Orally Administered Tramadol Combined with Self-selected Music on Adult Outpatients with Burns Undergoing Dressing Change: A Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3010119161 sur OpenAlexaboutno aff
Xiu‐Hang Zhang, Jiaao Yu, Xinxin Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTramadolMedicineAnxietyTotal body surface areaRandomized controlled trialAnesthesiaBurn woundAnalgesicSurgeryWound healingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Burn injuries have significant physiological and psychological consequences. Dressing changes have been considered the most painful among all non-surgical procedures. Anxiety, which is closely associated with pain, is a part of the burn and wound-healing process and can cause delays in wound healing and recovery procedures. In addition, anxiety may have a devastating mental and physical influence on patients.What’s more,patients whose symptoms were not adequately alleviated are likely to suffer more in their subsequent dressing changes. Pharmacological treatment is the primary approach for relieving pain and anxiety related to burns. In comparison with traditional analgesics, tramadol is a more manageable drug under clinical conditions. However, due to the variability of the intensity of pain and anxiety in patients, the two symptoms remain under-treated. Recently, much attention has been paid to pain management approaches that combine pharmacological treatments with non-pharmacological therapies. In this regard, this study was designed to analyze the effect of tramadol and its combination with self-selected music on burn patient. Methods To investigate the effects of music and/or tramadol on pain and anxiety in burn outpatients undergoing dressing changes. Patients (N = 180) with burns on up to 10%-30% of the total body surface area (TBSA). The patients were selected using a convenience sampling method and randomly allocated to 4 equal-sized groups as follows: 1) tramadol group (TG), patients received 100 mg of tramadol orally 20 min before the dressing change; 2) music group (MG), patients listened to self-selected music during the dressing change; 3) music-plus-tramadol group (MTG), patients received tramadol and listened to self-selected music; and 4) control group (CG), patients received a routine dressing change only. All patients underwent the interventions once per day for 2 days. McGill Pain Questionnaire Short Form (MPQ-SF) (primary outcome), McGill Pain Persian version of Burn Specific Pain Anxiety Scale (BSPAS) (primary outcome), and heart rate (HR) and overall patient satisfaction (secondary outcomes). Results The results showed that MTG had better outcomes with respect to pain and anxiety management during dressing changes. Conclusions In comparison with music or tramadol alone, the integration of music and tramadol offers a secure and favorable treatment choice to relieve pain and anxiety, ultimately improving the satisfaction levels of burn outpatients during dressing changes. Applicability of Research to Practice The findings showed that the combined approach was more effective in reducing pain and anxiety among the outpatients, as the findings outline the potential use of this technique in the management of dressing changes in burn outpatients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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