Notice bibliographique
Résumé
Relieving patients' pain following surgery is a major nursing goal. However, patients report that effective postoperative pain management is often not achieved (Soderhamn & Ivall, 2003). Effective pain management may be facilitated when nurses use empathic responses with patients. To date, the effectiveness of empathic responses has not been well-grounded in research evidence. The purpose of this study is to examine the relationship between nurses' empathic responses, analgesic administration and patients' reports of pain intensity following orthopedic surgery. The conceptual framework is the Gate Control Theory of Pain (Melzack & Wall, 1965). The setting is two moderate size hospitals in the Mid-Western United States. A convenience sample of 60 nurses and 120 patients who have had a total hip replacement will be recruited to participate. Sixty nurses will complete the Staff-Patient Interaction Response Scale (SPIRS) (Gallop, Lancee, & Garfinkel, 1989) and the Toronto Pain Management Inventory (TMPI) (Watt-Watson, 1987). Patient instruments will complete the McGill Pain Questionnaire-Short Form (MPQ-SF) (Melzack, 1987) and the Nurse Attends to Pain Scale (NAPS) (Watt-Watson, 2000). Results of the study will clarify the usefulness of empathic responses as a nursing strategy to manage postoperative pain.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,080 | 0,020 |
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 ».