A Communicative Intervention to Improve the Psychoemotional State of Critical Care Patients Transported by Ambulance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Communication is key to understanding the emotional state of critical care patients. OBJECTIVE: To analyze the effectiveness of the communicative intervention known as CONECTEM, which incorporates basic communication skills and augmentative alternative communication, in improving pain, anxiety, and posttraumatic stress disorder symptoms in critical care patients transported by ambulance. METHODS: This study had a quasi-experimental design with intervention and control groups. It was carried out at 4 emergency medical centers in northern Spain. One of the centers served as the intervention unit, with the other 3 serving as control units. The nurses at the intervention center underwent training in CONECTEM. Pretest and posttest measurements were obtained using a visual analog scale to measure pain, the short-version State-Trait Anxiety Inventory to measure anxiety, and the Impact of Event Scale to measure posttraumatic stress disorder symptoms. RESULTS: In the comparative pretest-posttest analysis of the groups, significant differences were found in favor of the intervention group (Pillai multivariate, F2,110 = 57.973, P < .001). The intervention was associated with improvements in pain (mean visual analog scale score, 3.3 pretest vs 1.1 posttest; P < .001) and posttraumatic stress disorder symptoms (mean Impact of Event Scale score, 17.8 pretest vs 11.2 posttest; P < .001). Moreover, the percentage of patients whose anxiety improved was higher in the intervention group than in the control group (62% vs 4%, P < .001). CONCLUSION: The communicative intervention CONECTEM was effective in improving psychoemotional state among critical care patients during medical transport.
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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 | 0,000 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».