Postoperative pain assessment and management among nurses in selected hospitals in Benin City, Edo State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: This study was designed to determine the nurse assessment of postoperative pain and its management in selected hospitals, Benin City, Edo State, Nigeria. Materials and Methods: A descriptive cross-sectional survey was adopted. The target population consist of 222 purposely nurses who are in the cadre of nursing officer II to chief nursing officer who works in the various surgical wards/units of the selected health facilities. The data were collected from the participants using the pretested structured questionnaire developed by the researcher. Results: Results showed that 66.2% of nurses had a poor level of knowledge on postoperative pain assessment. The McGill Pain Questionnaire was the most used pain assessment tool with a mean score of 2.84 whereas the Dallas Pain Questionnaire was the least used with a mean score of 1.90. “Providing clean, calm, and well-ventilated ward environment” (3.69 ± 0.61) was the most used nonpharmacological method for postoperative pain management, followed by “distraction, relaxation, and guided imagery” (3.52 ± 0.50), “dressing, bandage, splint, and reinforce wound sites postoperatively” (3.39 ± 0.54), and “early ambulation/exercise” (3.20 ± 0.62). The most used pharmacological interventions were “acetaminophen” (3.63 ± 0.55), “topical anesthetic” (2.92 ± 0.62), “nonselective nonsteroidal anti-inflammatory drugs” (2.87 ± 0.43), and “mixed opioid agonist–antagonist” (2.56 ± 0.56). Conclusion: There is a poor level of knowledge on postoperative pain assessment among nurses in this study setting. It is, therefore, pertinent for hospitals to organize continuous in-service training for postoperative pain assessment and management, especially on nonpharmacological approaches among nurses.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».