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Enregistrement W4386172157 · doi:10.55111/j.issn2709-1961.202303049

An Evidence summary of postoperative pain management in spinal surgery

2023· article· en· W4386172157 sur OpenAlexaboutno aff
Tingting XIANG, Su ZHENG, Xiaomin XIE

Notice bibliographique

RevueChinese Journal of Integrative Nursing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePain managementSpinal surgerySurgeryPostoperative painAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To search and evaluate the evidence of postoperative pain management in spinal surgery so as to promote the standardized management of postoperative pain in patients with spinal surgery. Methods According to the "6S" evidence model, evidence of management of postoperative pain in spinal surgery were systematically searched from BMJ Best Practice, UpToDate, Cochrane library, Joanna Briggs Institute (JBI), National Guideline Clearinghouse(NGC), National Institute for Health and Clinical Excellence(NICE), Scottish Intercollegiate Guidelines Network(SIGN), Guidelines International Network(GIN), Registered Nurses’ Association of Ontario(RNAO), China Medical Network, PubMed, Web of science, Embase, EBSCO, Chinese Biomedical Medicine(CBM), China National Knowledge Infrastructure(CNKI), WanFang Data. Results A total of 10 articles were selected, including 1 clinical decisions, 2 evidence summary, 5 guidelines, 1expert opinion, 1 expert consensus, best evidences were summarized from the 5 aspects of pain evaluation, intervention, monitoring, education and organization. Conclusion This study summarized the best evidence of postoperative pain management in spinal surgery, which provided evidence for clinical application. In the process of evidence transformation, standards should be formulated to regulate the pain management behavior of medical staff in combination with clinical practice, so as to reduce postoperative pain in patients with spinal surgery and improve the quality of nursing (目的 检索并评价脊柱外科术后疼痛管理的相关证据, 以促进脊柱外科术后患者疼痛的规范化管理。方法 按照“6S”证据模型, 系统检索BMJ Best Practice、UpToDate、Cochrane library、Joanna Briggs Institute(JBI)、美国指南网、英国国家临床医学研究所指南网、苏格兰院际间指南网、国际网络指南网、加拿大安大略省注册护士协会网站、中国医脉通指南网、PubMed、Web of science、Embase、Ebsco、中国生物医学文献数据库、中国知网、万方数据库中关于脊柱外科术后疼痛评估管理的相关证据。结果 共纳入文献10篇, 包括临床决策1篇, 证据总结2篇, 指南5篇, 专家意见1篇, 专家共识1篇, 从疼痛评估、干预、监测、教育以及组织5个方面汇总最佳证据。结论 脊柱外科术后疼痛管理的证据总结可为临床应用提供循证依据, 在证据转化过程中应结合临床实际制定标准规范医护人员的疼痛管理行为, 降低脊柱外科术后患者疼痛, 提高护理质量。)

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,008
Bibliométrie0,0170,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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