The Effect Of Implementing A Bundle Of Evidence-Based Pain Management On Patient's Perception Of Pain And Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence-based practice in pain management has been shown to provide improvements in patient outcomes. Aim: this study aimed to determine the effect of implementing a bundle of evidence-based pain management to improve patients' perception of pain and clinical outcomes. Research design: A quasi-experimental research design was used. Setting: the study was conducted on 3 surgical units (general, orthopedics and oncology surgery in Sayed Galal Hospital Sampling: a purposive sample of 70 adult patients was included in the study. Tools of data collection: four tools were used, first tool: a structured interviewing questionnaire. Second tool: Physiological parameters data. Third tool: Pain assessment by using The McGill Pain Questionnaire. Fourth tool: Groningen Sleep quality Scale. Result: the main results revealed that there was a statistically significant improvement in BP, HR, RR and Pso2 in the study group after intervention. There was statistically significant reducing total pain severity in the study group as well compared to control group with p-value = (0.01*). There was a highly statistically significant improvement of sleep quality at 3rd day postoperatively, with a p-value of 0.001* among study group. Conclusion: the implementation of a bundle of evidence-based pain management had a positive effect on reducing pain intensity, improvement of physiological parameters and sleep quality among the study group compared to control group. Recommendations: this study recommended that, reduplication this study in a large probability sample, using a bundle of evidence-based pain management in a different-surgical-wards. Set pain assessment scale as a part of a routine measurement like a vital-signs in surgical units
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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 | 0,076 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».