Evaluating The Effects of Fine Cooperation Program and Doctor-Nurse Integration on Patients with Chronic Wounds
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to evaluate the effects of fine cooperation program of doctor-nurse integration on wound healing, patient???s psychological state and pain degree of patients with chronic wounds. Methods: A total of 100 patients with chronic wounds who were treated with conventional wound management from March 2016 to December 2018 were enrolled as a control group, while another 100 patients with chronic wounds who were treated with the fine cooperation program of doctor-nurse integration during January to October 2020 were selected as an observation group. Nursing satisfaction, general conditions (waiting time for dressing change, hospitalization time, and wound healing time) and wound healing grade were observed, and the pain degree (scored by the simplified McGill scale) and psychological state [evaluated by Self-rating Depression Scale (SDS) and Self-rating Anxiety Scale (SAS)] were compared between before intervention and on Day 5 of intervention. Results: The nursing satisfaction was higher and the waiting time for dressing change, hospitalization time and wound healing time were shorter in the observation group than those in the control group (P<0.05). On Day 5 of intervention, the present pain intensity, Visual Analogue Scale, pain rating index, SDS and SAS scores are seen declined in both groups compared with those before intervention, and they were lower in the observation group than those in the control group (P<0.05). The observation group had a higher wound healing grade than that of the control group (P<0.05). Conclusion: The fine cooperation program of doctor-nurse integration can shorten the waiting time for dressing change and hospitalization time.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».