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Enregistrement W4383117234 · doi:10.33545/26641291.2020.v2.i2b.40

Effect of cryotherapy at venipuncture site on pain intensity among children undergoing blood sampling

2020· article· en· W4383117234 sur OpenAlexaboutno aff
Yahia Mohamed Sayed, Soheir Abd-Rabou Mohamed, Nagat Farouk Abolwafa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research in Paediatric Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinia University
Mots-clésVenipunctureCryotherapyMedicineBlood samplingPhysical therapyPain scaleRating scaleAnesthesiaSurgeryInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood drawing is one of the most frightening and distressing nursing procedures for hospitalized children. The present study aimed to evaluate the effect of cryotherapy at venipuncture site on pain intensity among children undergoing blood sampling. One group pre-posttest quasi-experimental research design was utilized in the current study. 60 preschool-age children participated in the study at pediatric medical unit in Minia University Hospital for Obstetrics and Pediatrics. The tools used in the study were Wong-Baker Faces Pain Rating Scale, Children’s Hospital of Eastern Ontario Pain Scale and Vital Signs Recording Sheet. The study resulted that total mean scores of Wong-Baker Faces Pain Rating Scale and Children's Hospital of Eastern Ontario Pain Scale were decreased markedly after cryotherapy application on the venipuncture site with highly statistically significant differences. The study concluded that cryotherapy effectively diminishes pain intensity at the venipuncture site among preschool children during blood sampling. The study recommended that, Pediatric health care units should integrate cryotherapy to manage needle puncture pain in the routine care for children undergoing venipuncture procedures.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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