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Enregistrement W6981698017

Evaluation of analgesic use in orthopaedic postoperative acute pain management / Khairul Barriah Mat Salleh

2012· other· en· W6981698017 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2012
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAmerican Sports and Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalgesicConfidence intervalCategorical variableMcGill Pain QuestionnaireAnalysis of varianceOrthopedic surgeryPain scoreMann–Whitney U test
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The main purpose of this study is determine the pain score profile of patients prescribed with analgesic using the Short Form McGill Pain Questionnaire and to assess the use of analgesic drugs in orthopedic post operative patients is appropriate. Method : A cross sectional study was conducted on 102 patients undergoing orthopaedic surgeries in Hospital Kajang, Selangor. The data was collected between August and November 2011. Data collection was carried out using the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ). Patients pain score was measured using VAS pain score (1 to 10), on day 1 of operation (Dl), day 3 (D3) and on last day of treatment (DL). Descriptive statistics were used to describe demographic data. Pearson Chi-square was used for all categorical data. The Independent T-test was applied to compare mean pain score with two categorical variables. One-way analysis of variance (ANOVA) was used to compare mean pain score with categorical variables of more than 2 groups. For the cost of medications taken by patients during their hospitalization, Spearman's Rho Correlation Coefficient was used to see the correlation between drug costs and pain score with other numerical variables. Repeated Measure ANOVA was used to investigate the pattern or changes in pain score from day 1(D1) to last day of treatment (DL) in different categorical variables. Mean and standard deviations value for Sensory and Affective Descriptors was also calculated. A p value of <0.05 was considered statistically significant with a confidence interval of 95%. Results: This study found that the mean difference between the 3 days after operation was significantly different (p <0.001). The mean pain score was 6:52 ±2:18 on Dl, 3.72 ± 1.69 on D3 and 0.93 ± 0.85 on DL of treatment respectively. There were no significant difference in total pain score between male (133.37± 93.23) and female patients (158.94± 77.20). Further analysis with Repeated Measure ANOVA found a significant reduction (p<0.05) of pain score between male and female (p=0.0109) on Dl to DL. There was a significant reduction (p<0.05) of pain score between duration of treatment (p=0.016) on Dl to DL. There was also a low, positive correlation between Analgesia Drug Cost and Patients' Pain Score(r = 0.311, n = 102, P = 0.001), Analgesia Cost and Duration of Treatment (r = 0.468, n = 102, P - < 0.001) and Analgesia Cost and Duration of Operation (r = 0.383, n = 102, P = < 0.001). Conclusions: This study found that there was a significant reduction in pain levels of patients from Dl to DL after surgery. This illustrates that the use of proper medication can produce positive outcome. The selection of appropriate drugs is important to ensure the effectiveness of treatment, to achieve patient satisfaction and to reduce side effects of drugs and complications after surgery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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