Effect of Quality Nursing Intervention on the Efficacy of Treating Hypertrophic Burn Scars with Asiaticoside Cream Ointment and Nursing Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To explore the effect of quality nursing intervention on the efficacy of treating hypertrophic burn scars with asiaticoside cream ointment and nursing satisfaction. Methods. A total of 80 patients with hypertrophic burn scars treated in our hospital from January 2019 to January 2021 were retrospectively analyzed and divided into group A (conventional nursing) and group B (quality nursing) according to the different nursing modes, with 40 cases each. All patients were treated with the asiaticoside cream ointment, and after nursing intervention, the effect of different nursing modes on the patients’ clinical efficacy and nursing satisfaction was scientifically evaluated. Results. No statistical differences in patients’ general information were observed (P>0.05); the overall effective rate of treatment was obviously lower in group A than in group B (77.5% vs 95%, P<0.05); after nursing, the Vancouver Scar Scale (VSS) scores of patients in both groups were significantly lower than before (P<0.05), and the VSS scores after nursing of group B were significantly lower than those of group A (P<0.05); after nursing, the Hamilton Rating Scale for Depression (HAMD) scores and Hamilton Rating Scale for Anxiety (HAMA) scores were obviously lower in group B than in group A (P<0.05); and the overall satisfaction with nursing was significantly higher in group B than in group A (P<0.05). Conclusion. Performing quality nursing for patients with hypertrophic burn scars who accepted the asiaticoside cream ointment treatment can effectively promote clinical efficacy, reduce the negative emotions of patients, and improve the satisfaction with nursing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».