Effectiveness of Nursing Post-discharge Guideline on Life Quality among Menopausal Women Undergoing Uterine Prolapse Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: The term "uterine surgery" refers to any surgery on a woman's reproductive system. The quality of life of menopausal women might be impacted by uterine prolapse, which can also increase maternal morbidity and mortality. The symptoms and severity of uterine prolapse determine the course of treatment. Aim of this Study: To assess the Effectiveness of Nursing Post-discharge Guideline on Life Quality among Menopausal Women Undergoing Uterine prolapse Surgery. Research Design: A quasi-experimental design was used. Research Setting: The study was carried out at gynecological outpatients' clinics affiliated with Ain Shams University hospitals. Sampling: 210 menopausal women who were scheduled for surgery and had uterine prolapse in the second, third, or fourth degree made up the purposive sample. The pre-test interviews were conducted in outpatient clinics, and the post-surgery interviews were conducted three months following discharge during the hospital's outpatient department follow-up. Tools: The study variables were measured using three different instruments. First tool: a systematic questionnaire for personal and health information. A questionnaire to assess knowledge of uterine prolapse surgery is the second tool. Tool (3). To assess the quality of life in the bio-psychosocial and environmental domains, the World Health Organization developed the WHOQOL-BREF. Results: Indicated a knowledge difference between the pre-and post-test that was statistically significant. Additionally, following the discharge guideline, there was a statistically significant association between certain elements of the physical quality of life domain. Conclusion: The nursing post-discharge approach led to improvements in many areas of life quality. Recommendations: For menopausal women undergoing uterine prolapse surgery, a continuous periodic nursing care routine should be administered.
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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 | 0,017 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».