CERRAHİ AĞRI DENEYİMİ OLMAYAN HASTALARIN AMELİYAT SONRASI AĞRI İNANÇLARI
Notice bibliographique
Résumé
Bu çalışma farklı cerrahi kliniklerde ameliyat amacı ile yatışı yapılan hastaların, ameliyat öncesi ve sonrası ağrı inançlarını belirlemek amacı ile yapılmıştır. Çalışmanın verileri, 11 Şubat- 31 Mart 2019 tarihleri arasında Ankara Şehir Hastanesi’nin, Genel Cerrahi, Kalp Damar Cerrahisi, Ortopedi ve Travmatoloji ve Üroloji Kliniklerinde 377 hastadan toplanmıştır. Verilerin toplanmasında, Veri Toplama Formu, Vizüel Analog Skalası, Ağrı İnançları Ölçeği ve Mcgill Ağrı Ölçeği Kısa Formu kullanılmıştır. Verilerin değerlendirilmesinde, SPSS (IBM SPSS Statistics 24) paket programı kullanılmıştır. Çalışmaya katılan hastaların ameliyat sonrası organik inançlar alt boyut puanları, ameliyat öncesi puanlara göre istatistiksel olarak anlamlı düzeyde daha yüksek saptanmıştır (Z=-5.877; p=0.000). Hastaların ameliyattan önce, ağrının fizyolojik, fizyopatolojik ve psikolojik nedenlere bağlı olarak ortaya çıktığı düşüncelerinin, ameliyattan sonra da değişmediği ve bu düşüncenin güçlendiği tespit edilmiştir. Hastaların ameliyat sonrası Visüel Analog Skala puanı (5,63±2,96) ameliyat öncesi Visüel Analog Skala puanına (4,52±3,13) göre istatistiksel olarak anlamlı düzeyde (p=0,000) yüksek olduğu görülmüştür. Ortopedi kliniğinde yatan hastaların ameliyat öncesi ve sonrası Visüel Analog Skala puanları, diğer kliniklerde yatan hastalara göre yüksek olduğu saptanmıştır. McGill Ağrı Ölçeği Kısa Formuna göre hastaların %48.8’inin şiddetli ağrısı olduğu ve bu ağrının da çoğunlukla (%28.3) zonklama tipinde olduğu beli
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,041 |
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 ».