Pain Assessment In Patients Who Receive Hemodialysis Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Pain is an important health issue that is common among patients who receive hemodialysis (HD) treatment and greatly affects the patients’ quality of life. This study aims to assess the qualitative pain characteristics of patients who receive HD treatment using the McGill Pain Questionnaire. Materials and Method: This quantitative, descriptive and cross-sectional study included 87 patients who received HD treatment. Data were collected using an information form and the McGill Pain Questionnaire in the HD clinic of a training and research hospital in Turkey between 01.04.2019 and 31.09.2019. Results: The study found that the mean current pain scores of the HD patients were moderate (2.13±0.56). The study determined that the patients experienced pain most often in the lower extremity (36.8%) and head region (29.9%) and least in the upper extremity (11.5%). The hemodialysis procedure (44.8%), not following the diet (23%), fatigue (16.1%) and stress (16.1%) were found to intensify the pain. The study found that analgesics (36.8%), resting (31%), complementary approaches (17.2%) and other practices (14.9%) relieved pain when patients were in pain. The study also found that the patients often used the words tiring (n=47), sickening (n=42), fearful (n=41) and wretched (n=38) to define the pain they felt. Conclusion: Measuring and categorizing pain are greatly important to increase the quality of life. The results obtained indicate that assessment of the pain individualistically will be a guide to provide a holistic approach in HD 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».