Factors Influencing Postoperative Depression in Elderly Patient
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to explore factors that influence post operative depression in elderly patient. Methods: This study was utilized descriptive correlational design. The convenience sample was composed of 82 operational elderly patients in Korea. Stepwise multiple regression was used to identify significant factors influencing postoperative depression in elderly patient. Postoperative depression was measured using the short form Geriatric Depression Scale(GDS), anxiety was measured by the State-Trait Anxiety Inventory, Pain was measured by the Short-Form McGill Pain Questionnaire, family support was measured by Family APGAR. Results: Postoperative depression in elderly patient was significantly influenced by preoperative depression, anxiety, family support. This regression model explained 66%(Adj R2 =.66) of the variances in postoperative depression.Preoperative depression explained 46% of the variances, and anxiety explained 19% of the variances, and family support explained 3% of the variances. Conclusion: Results of this study suggest that nurses intervene more effectively in caring their patients with postoperative patient by recognizing the patients preoperative depression, anxiety, and family support. We suggest that It must be preceded assessment and intervention of preoperative depression in order to intervene postoperative depression.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».