Lindring av smerter hos kreftpasienter
Bibliographic record
Abstract
Tittel: \nLindring av smerter hos kreftpasienter.\n\nIntroduksjon: \nDenne bacheloroppgaven handler om sykepleierens møte med kreftpasienter som har kreftsmerter. Kreftsmerter kan være vanskelige å få kartlagt og lindret godt, da det ofte kan være sammensatte smerter. Oppgaven fokuserer på hvordan sykepleieren kan tilnærme seg pasienten for å lindre smertene, med utgangspunkt i relasjon, kommunikasjon og kartlegging. Kommunikasjon er viktig for å kunne forstå pasienten, slik at pasienten får fortalt om sine plager. For å styrke kommunikasjonen bør det ligge en god relasjon til grunn mellom sykepleier og pasienten, og med en god relasjon har pasienten lettere for å åpne seg opp. Jeg har i praksis sett at det kan være vanskelig å lindre smerter hos kreftpasienter, da de ofte benekter smerte på grunn av eventuelle barrierer som ligger til grunn. For å kunne avdekke slike barrierer er det viktig at pasienten har en god relasjon til sykepleieren, da det øker sjansen for at pasienten åpner seg. Det finnes ulike kartleggingsverktøy for å avdekke smerte, men ikke alle er like presise på kreftsmerter. Målet med oppgaven er å belyse hvordan sykepleieren kan håndtere pasienter med kreftsmerter, hvilke kartleggingsverktøy som egner seg og betydningen av den gode relasjonen mellom pasienten og sykepleier. \nProblemstilling: \n«Hvordan kan sykepleier bidra til å lindre smerter hos kreftpasienter?»\n\nMetode: \nOppgaven er basert på et litteraturstudium, der det er anvendt forskning, pensumlitteratur, annen faglitteratur og erfaringsbasert kunnskap. Det blir presentert 7 relevante forskningsartikler i oppgaven. Forskningen er funnet ved systematisk søk i PubMed, SveMed+ og Chinahl. \n\nKonklusjon: \nSom sykepleier møter man pasienter som har kreftsmerter, og for å kunne lindre disse må sykepleieren danne en god relasjon til pasienten. Sykepleieren bør bruke seg selv terapeutisk og ha en intellektuell tilnærming i møte med pasienten. Dette for å kunne gjennomføre en god kartlegging av plager hos kreftpasienten, og for å kunne avdekke andre lidelser. Det mest opptimale kartleggingsverktøyet er Edmonton Symptom Assessment System som er valgt som standard i Norge. Likevel er det vanskelig å skille smertetypene med dette verktøyet. Derfor bør man forske bedre på smerter hos kreftpasienter og utarbeide et bedre kartleggingsverktøy for å avdekke og skille ulike typer smerter. Dette vil resultere i en optimal og individuelt tilpasset behandling. \n\nNøkkelord:\nKreftsmerter, kartlegging, kreftpasienter, kommunikasjon, relasjon, sykepleie.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.269 | 0.190 |
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".