Asuhan Keperawatan pada Pasien Acute Decompensated Heart Failure (ADHF) dengan Single Session of 20-Minute Mindful breathing sebagai Upaya untuk Mengurangi Dispnea Pasien di Ruang Rawat Inap Jantung RSUP Dr. M. Djamil Padang
Bibliographic record
Abstract
Dispnea sering menjadi masalah utama penyebab rawat inap dan gejala utama yang sering muncul pada pasien Acute Decompensated Heart Failure (ADHF). Dispnea terjadi akibat berbagai gangguan dalam proses pernapasan yang membuat seseorang merasa sulit atau tidak nyaman saat bernapas. Tujuan penulisan ini adalah untuk memaparkan asuhan keperawatan pada pasien ADHF yang mengalami dispnea dengan penerapan terapi single session of 20-minute mindful breathing untuk mengurangi dispnea pasien di Ruang Rawat Inap Jantung RSUP Dr. M. Djamil Padang. Metode penulisan adalah studi kasus dengan pendekatan proses keperawatan dan penerapan EBNP. Berdasarkan pengkajian masalah keperawatan yang ditemukan pola napas tidak efektif, penurunan curah jantung, ketidakstabilan kadar glukosa darah dan intoleransi aktivitas. Intervensi yang dilakukan yaitu manajemen jalan napas, dukungan ventilasi, perawatan jantung akut, manajemen hiperglikemia dan manajemen energi. Intervensi single session of 20-minute mindful breathing dilakukan dengan 1 kali sesi selama 20 menit dengan mefokuskan pikiran pada pernapasan. Pengukuran dispnea dilakukan dengan menggunakan skala dispnea pada kuesioner Edmonton Symptom Assessment System–Revised (ESAS-r). Hasil intervensi menunjukkan rata-rata penurunan skor ESAS-r yaitu 2.3, rata-rata peningkatan SPO2 menjadi 99%, rata-rata terjadi perbaikan pada tekanan darah dan pernapasan dalam rentang normal. Seluruh masalah keperawatan membaik. Kesimpulannya bahwa terapi single session of 20-minute mindful breathing terbukti efektif dalam menurunkan sesak napas pasien ADHF. Dengan demikian disarankan untuk menggunakan terapi single session of 20-minute mindful breathing sebagai alternatif intervensi untuk menurunkan dispnea pada pasien ADHF.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
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".