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Enregistrement W4385843204 · doi:10.21608/menj.2023.311509

Effect of Video games on Postoperative Pain among Preschool Children

2023· article· en· W4385843204 sur OpenAlexaboutno aff
Asmaa Mohamed, Hanan El Bahnasawy, Samia El nagar, Seham El- Mowafie, Reda Elfeshawy

Notice bibliographique

RevueMenoufia Nursing Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostoperative painVideo gamePsychologyMedicinePhysical therapyMultimediaComputer scienceAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Playing video games is an interactive form of distraction that is used to divert children focus away from uncomfortable stimuli to lessen pain. Purpose of this study was to evaluate the effect of video games on postoperative pain among preschool children. Design: a quasi-experimental design was used. Setting: it was conducted in the pediatrics surgical unit at Beni-Suef University Hospital. Sample: a purposive sample of 88 hospitalized children were included. Data collection: three instruments were used to gather the data. A structured interview questionnaire, Toddler-Preschooler Postoperative Pain Scale, and Children's Hospital of Eastern Ontario Pain Scale. Results: the results of this study revealed that there were highly statistically significant differences between pain intensity pre-, during and posttest playing video games. As well as there were a highly statistically significant differences between studied children regarding their vital signs (respiratory and heart rate) pre-, during and post playing videogames. Conclusion: this study concluded that Implementation of video games had significant effect in alleviation of post-operative pain level among studied preschool children on the posttest compared to the pretest. Recommendation: this study recommended that ongoing health education programs based on application of video games distraction technique for parents should be implemented to manage post-operative pain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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