Factors influencing leaving the bed in post-gynecological surgery patients: An exploratory study using a “walking diary”
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Early walking post-surgery is vital to prevent surgical complications and enhance recovery. This study aimed to investigate the factors that affect the number of steps taken after leaving the bed by patients following gynecological surgery using a “walking diary” and clinical outcomes.Methods: Data collected from the walking diary included the target number of steps and general condition of 95 gynecological patients who underwent laparoscopy or laparotomy following clinical pathways. We analyzed the data using logistic regression.Results: The average number of steps on the first postoperative day of laparoscopy and laparotomy was 878 and 250 steps respectively, and increased to 2,525 and 1,023 steps, respectively, on the second postoperative day. The target number of steps and motivation at the time of waking up increased significantly with the postoperative course, and pain decreased significantly. The amount of bleeding and laparotomy were factors that inhibited the number of steps taken. Additionally, the larger the target number of steps on the two days after surgery, the greater the steps taken may be promoted. The surgical invasiveness of the procedure was a factor that influenced the number of steps taken.Conclusions: Patients who set a higher target number of steps for themselves took a higher number of steps in practice. They were presented with a guideline for the target number of steps for patients post-surgery: around 900 on post-operative day 1 (POD 1) and 2500 in POD 2. Improving postoperative symptoms might aid patients’ feeling of recovery, and reviewing the walking diary may enhance their motivation for walking as well as self-efficacy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».