Meta-analysis of the traditional Chinese medicine care model in relieving postoperative pain in patients with anorectal diseases
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore the effect of traditional Chinese medicine (TCM) nursing on relieving postoperative pain in patients with anorectal diseases. Method: Three English and three Chinese databases (PubMed, Embase, the Cochrane Library, the China National Knowledge Internet, Wanfang Data and the China Science and Technology Journal Database) were systematically searched for case-controlled or prospective studies evaluating the impact of TCM nursing on postoperative pain in patients with anorectal diseases from the date of library construction until June 20, 2022. The Newcastle-Ottawa Scale was adopted to evaluate the quality of the observational studies. The effect of TCM care on pain based on the Visual Analogue Scale (VAS), the effective pain relief rate, the wound healing time and the length of hospital stay were systematically analysed. Result: After a systematic search and screening, a total of 15 documents were included in this study. The systematic evaluation showed that TCM care reduced the VAS score (mean difference (MD): 1.15（95 % Confidence Interval (CI): 1.96, -1.06; P < 0.00001) compared with conventional postoperative care methods. As TCM nursing time increased, there was a trend towards decreased VAS scores. Furthermore, TCM care was effective in providing pain relief (OR: 4.78; 95 % CI: 2.93,7.79; P < 0.00001) and reducing wound healing time (MD: 4.44; 95 % CI: 5.60, -3.27; P < 0.00001) and length of hospital stay (MD: 4.87; 95 % CI: 5.93, -3.82; P < 0.00001). Conclusion: Traditional Chinese medicine nursing has a positive effect on the postoperative clinical results of patients with anorectal diseases, especially in relieving postoperative pain. The effect of traditional Chinese medicine nursing in relieving short-term postoperative pain in patients with anorectal diseases is obvious. However, there is no uniform standard for TCM nursing projects, which may lead to heterogeneity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».