Αξιολόγηση του πόνου στους μετεγχειρητικούς ασθενείς στη Μονάδα Μεταναισθητικής Φροντίδας στο Πανεπιστημιακό Γενικό Νοσοκομείο Πατρών
Bibliographic record
Abstract
Η διενέργεια μίας χειρουργικής επέμβασης διαταράσσει την καθημερινότητα κάθε ανθρώπου καθώς και των οικείων του. Οι ασθενείς μετεγχειρητικά θα βιώσουν πόνο διαφορετικής έντασης. Ο μετεγχειρητικός πόνος είναι πρόβλημα για πολλούς ασθενείς και επηρεάζει την ανάρρωση, τον κίνδυνο μετεγχειρητικών επιπλοκών και την ποιότητα ζωής. Ο αποτελεσματικός έλεγχος του πόνου βελτιώνει τη μετεγχειρητική αποκατάσταση και ενισχύει την ανάρρωση του. ΣΚΟΠΟΣ: Σκοπός της παρούσας μελέτης είναι η αξιολόγηση του πόνου στους μετεγχειρητικούς ασθενείς στη Μονάδα Μεταναισθητικής Φροντίδας (ΜΜΑΦ) του Πανεπιστημιακού Γενικού Νοσοκομείου Πατρών. ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ: Πρόκειται για μία τυχαιοποιημένη διαχρονική μελέτη παρατήρησης σε ένα ελληνικό Δημόσιο Νοσοκομείο με δείγμα 249 χειρουργημένων ασθενών. Η συλλογή των δεδομένων έγινε με τη χρήση των εργαλείων Numerical Rating Scale (NRS), McGill Pain Questionnaire (McGill-MPQ) και Spielberger State –Trait Anxiety Inventory (STA-I). ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ: Η ένταση του πόνου αυξομειώθηκε κατά τη διάρκεια του πρώτου 24ώρου μετά την επέμβαση και κυμάνθηκε σε μέτρια προς ήπια επίπεδα. Η χορήγηση αναλγητικών ήταν σύμφωνα με τα διεθνή πρότυπα. Οι ασθενείς εμφάνισαν μέτρια επίπεδα προεγχειρητικού άγχους τα οποία σχετίσθηκαν με τα επίπεδα του μετεγχειρητικού πόνου. ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΑ: Τα επίπεδα της έντασης του πόνου στην παρούσα μελέτη ήταν μέτρια και υποχώρησαν εντός των πρώτων 24 ωρών σε ήπια επίπεδα, γεγονός που αντανακλά την αποτελεσματικότητα της χορηγούμενης αναλγησίας. Είναι σημαντικό να αναγνωρίζονται έγκαιρα τα υψηλά επίπεδα άγχους των χειρουργημένων ασθενών και να εφαρμόζονται κατάλληλες παρεμβάσεις για τη διαχείρισή του, τόσο προεγχειρητικά όσο και μετεγχειρητικά, με στόχο τη θετική έκβαση και ικανοποίηση των ασθενών, στα πλαίσια ενός πρωτοκόλλου που θα εφαρμόζεται στη καθημερινότητα.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.082 | 0.031 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".