Leg Alignment in BeachChair Position YieldingOptimal Outcomes inShoulder SurgeryPatients
Notice bibliographique
Résumé
Shoulder surgeries are routine in the orthopedic setting; however, patients report high pain intensity and interference with daily life postoperatively. There are no specific standards for positioning patients in a beach chair position during shoulder surgery, which may influence patient outcomes. Complications due to beach chair position have included neurologic, cerebrovascular and cardiovascular problems in recent studies. This study aims to describe patient outcomes in the beach chair position by comparing frog and straight-legged alignment. Leavell and Clark’s Level of Prevention Theory provides the conceptual framework for the study because it emphasizes the importance of the nurses’ role in primary prevention. The study consists of adult participants undergoing outpatient shoulder surgery. Once recruited and informed consent is obtained, the nurses will administer a McGill Pain Questionnaire in addition to the established preoperative assessment. Subjects will be randomly assigned to a group: frog or straight-legged beach chair. A nurse will repeat the McGill Questionnaire in addition to the standard follow-up assessment one day postoperative. The sample size is to be determined. Research will be conducted at an outpatient surgical center in West Michigan. SPSS statistical software will be used for analysis. ANOVA tests will be used to determine whether frog or straight-legged beach chair has on average a significant difference in pain intensity. Results and conclusions are pending. The study’s small sample size, restrictive criteria for eligible participants and observation under only one surgeon limit the study’s generalizability. It is anticipated that this research will launch future studies examining the nurses’ role in positioning patients to reduce postoperative pain intensity and interference with daily activities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».