Nursing intervention including meditation and physiotherapeutic treatment in post PCI chest pain (non-ischemic)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effectiveness of nursing educational interventions on patients with post PCI non-ischemic chest pain.METHODOLOGY: This experimental study was conducted from December 2017 to May 2018 on 100 post PCI patients.Patients who came with post PCI non-ischemic chest pain and on initial screening on the Numerical Rating Scale (NRS) patients scored 5 to 10 were included.Those who had post PCI ischemic chest pain with complications were excluded from the study.The Short McGill Pain Questionnaire (SMPQ) was used to assess the effectiveness of nursing educational interventions.Data analysis was performed using SPSS version 26.Percentages were used for categorical variables, and inferential statistics were calculated using the Mann-Whitney Test.Median and range were calculated at baseline, week two, week four and week six for experimental and non-experimental groups.A P-value of <0.05 was considered significant.RESULTS: This study showed that most participants (74%) were males, and almost all (99%) were married.The P-value is significant at different intervals between the experimental and control groups at two, four and six weeks with P-values <0.001, <0.001, and <0.001, respectively.CONCLUSION: The findings of this study revealed that nursing interventions help to reduce post PCI non-ischemic chest pain levels.This study demonstrates that after nurse-led educational interventions, there were significant differences in scores between interventional and non-interventional groups at different levels after PCI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».