Experience of Registered Nurses of Postoperative Pain Assessment Using Objective Measures among Children at Effia Nkwanta Regional Hospital in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionSurgical operations are inevitable in alleviating certain disease conditions, however, surgical procedures are associated with pain.4][5] Every individual is entitled to pain management.][8][9] Pain assessment involves the use of subjective and objective measures and the subjective measures involve the use of self-reports where patients verbalize or describe their pain.Objective measures comprising behavioural and physiological measures are commonly used to assess children's pain.Behavioural measures involve observing how a child behaves in response to pain such as facial expressions, crying, body postures and movements. 10Physiological measures include assessment of heart rate, blood pressure, respiration, oxygen saturation, palmer sweating and temperature. 11For pain, assessment to be practical, and consistent pain assessment tools and guidelines are used.Some of the common pain assessment tools used among children include Faces Pain Scale-Revised (FPS-R), the Wong-Baker Faces Scale and the Oucher Scale, the Face, Legs, Activity, Cry and Consolability (FLACC), the Children's Hospital of Eastern Ontario Pain Scale (CHEOPS), the Toddler-Preschooler Postoperative Pain Scale (TPPPS), and the Parents' Postoperative Pain Rating Scale (PPPRS).3][14][15] Despite the knowledge
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».