Nursing care of <scp>TURP</scp> and hyperglycemia integrating symptoms management model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transurethral resection of the prostate (TURP) is a surgical procedure often used to treat benign prostatic hyperplasia. TURP often results in multiple symptoms that worsen a patient's condition, such as hyperglycemia. The relationship between TURP and hyperglycemia is not direct, but it is important to consider the potential impact of hyperglycemia on individuals undergoing TURP. The most critical point in the TURP syndrome is early diagnosis and treatment. Nurses should be aware of the symptoms to prevent further outcomes. To optimise the nursing care, integrating of symptoms management model in TURP care is important as it provides a conceptual foundation for understanding patient care, guides clinical decision‐making, contributes to evidence‐based practice and fosters professional development. Also nurses can deliver high‐quality TURP and hyperglycemia care that meets the diverse needs of patients and contributes to positive health outcomes. However, a study describing the symptoms management of patients living with TURP syndrome and hyperglycemia is limited. Therefore, the article aims to explain the management of hyperglycemia among patients after TURP. The findings of this review are expected to help the nurses notice the symptoms and make accurate interventions along with evaluations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».