Patienters upplevelser och effekter av att lyssna på musik under regionalanestesi : En systematisk litteraturöversikt
Notice bibliographique
Résumé
Bakgrund och problemformulering: Många patienter kan uppleva en oro av att opereras under regionalanestesi. Musik har tagit plats inom sjukvården och används i syfte att hjälpa patienter att lindra oro och öka deras välbefinnande. Med denna systematiska litteraturöversikt vill författarna undersöka musikens effekt och upplevelse på patienten under regionalanestesi. Syfte: Syftet var att undersöka effekter och patienters upplevelser av att lyssna på musik under operation med regionalanestesi. Metod: En systematisk litteraturöversikt utifrån induktiv ansats med granskning av tretton kvantitativa artiklar har genomförts. Litteratursökning via relevanta databaser samt manuell sökning via referenslistor. Totalt inkluderades tretton artiklar som publicerats mellan åren 2013–2023 som granskades utifrån SBUs mall för kvalitetsgranskning av randomiserade kontrollstudier. Resultat: I resultatet framkommer att musik kan ha positiva effekter på patienter under regionalanestesi i form av minskad oro, ökad patientnöjdhet av operationen. Avseende skillnader i patienters vitalparametrar, smärta, samt läkemedelsbehov kan inte några tydliga resultat tydas. Diskussion: Då resultat pekar åt att musik intraoperativt för patienter under regionalanestesi oftast kan ha positiva effekter avseende minska oro och öka patientnöjdhet, finns dock forskning som motsäger detta. Vitalparametrar, smärta och läkemedelsbehov kan diskuteras då de kan påverka varandra och beroende på individ. Även perspektiv kan påverka smärta eller läkemedelsbehov då detta kan tolkas olika beroende på patient eller sjuksköterskeperspektiv.
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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 | 0,026 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,006 |
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 ».