儿童静脉采血过程中的疼痛和恐惧

儿科诊所经常让婴儿和儿童接受痛苦的医疗程序。 这些干预措施包括采血、肌肉注射和静脉注射，这可能会引起儿童的疼痛和恐惧。 医疗过程中的疼痛经历会产生长期影响，并可能影响一个人未来的医疗保健方法。 虽然存在基于证据的实践来解决儿科人群的介入疼痛，但在实践中它们可能并不总是足够的。 随着技术的进步，人们对减轻疼痛的创新方法以及市售产品越来越感兴趣。

事实证明，分散注意力技术可以有效减轻儿童在针刺干预期间的急性疼痛。 基于大脑专注于疼痛的能力有限的理解，分散注意力的目的是将孩子的注意力转移到另一个刺激上。 护士和医护人员在减轻儿童对医疗程序的恐惧方面发挥着至关重要的作用，因为他们往往是第一接触点并提供持续的护理。

除了看动画片、吹气球、播放音乐等传统方法外，创新技术也应运而生。 其中一种方法是使用气泡机，它使用吹气和喷射系统产生气泡。 研究表明，吹泡泡可以有效减轻3-6岁儿童放血时的疼痛强度。 其他研究建议将吹泡与 Buzzy 等设备一起使用，以减轻静脉切开术和肌肉注射期间的疼痛严重程度。

考虑到当前的疫情形势，使用泡泡机作为一种可能比吹气球更有效的分散注意力的方法而受到关注，因为它可以降低感染风险，并在环境中提供更多的气泡。 此外，全息技术在我们的日常生活中已经越来越普及。 全息术是指无需特殊设备即可看到的三维投影。 它有潜力通过提供逼真和身临其境的体验来彻底改变医学。 然而，缺乏探索全息技术在医疗过程中减轻疼痛的应用的研究，特别是在护理文献中。 人们相信，这项技术可以在痛苦的干预过程中有效地分散儿童的注意力。

包括全息技术在内的技术进步有可能对医疗保健行业产生重大影响。 通过利用此类应用程序，尤其是儿科疼痛管理中的转移和舒适度应用程序，医疗保健专业人员可以改善儿童的整体体验。 技术的使用还可以提高医疗保健的效率和服务质量，使所有年龄段的患者受益。

在此背景下，本研究旨在调查使用全息风扇和泡泡机来转移注意力，减少恐惧和疼痛程度，并提高儿童静脉采血期间的依从性。 这项独特的研究结合了全息技术，旨在为现有文献做出贡献。 与泡泡机类似，吹泡泡玩具也已被研究并显示出引人注目的效果。 因此，这项研究有必要探讨全息风扇和泡泡机对儿童静脉采血过程中的疼痛和恐惧程度的影响，这是一个对儿童和家长来说压力很大的过程，并向有关该主题的文献引入新方法。

全息图：全息图这个词在土耳其语中的意思是“三维图像记录系统”。 全息图是使用相干激光束获得的图像的名称。 除了光的强度之外，全息图还可以通过记录光波的方向在三个维度上看到物体。

全息风扇：全息风扇是一种工业电子产品，可以产生 3D 物体在空气中旋转的错觉。 风扇旋转速度太快，肉眼无法看到，导致投影物体的背景变得透明。

气泡机：这些系统用于通过将专门为气泡准备的液体混合物添加到机器室中来进行吹制顺序。 预热时间为 5-10 秒，机器可用于吹气和喷涂系统以及气泡的产生及其释放到所使用的空间。

研究目的：本研究的目的是调查全息风扇和泡泡机的使用对申请埃格大学儿童医院儿科干细胞移植综合诊所的儿童在采血过程中的疼痛和恐惧水平的影响。

假设 H1：全息扇的使用减少了采血过程中的介入疼痛。

H2：气泡机的使用减少了采血过程中的介入疼痛。

H3：全息风扇的使用减少了采血过程中对干扰的恐惧。

H4：气泡机的使用减少了采血过程中干扰的恐惧。

H5：全息风扇的使用影响采血过程中的情绪行为量表评分。

H6：气泡机的使用影响采血过程中的情绪行为量表评分。

Wong-Baker 面部疼痛量表 该量表由六张黑白面孔组成，从笑脸到痛苦脸。 孩子被告知量表上脸部的疼痛程度，并被告知选择最能表达他或她的疼痛的脸部。

儿童恐惧量表 该量表改编自 McMurty 及其同事的面部焦虑量表，用于测量接受痛苦医疗程序的儿童的恐惧程度。 儿童恐惧量表是一个 0-4 级的量表，显示从中性表情（0 = 不担心）到恐惧表情（4 = 严重焦虑）的 500 个等级。

儿童情绪指标量表：这是一种易于评估和易于应用的量表，用于客观定义儿童针对医疗程序表现出的情绪指标。

数据收集 两名具有至少 10 年经验的独立于研究的志愿护士将协助数据收集过程。 研究人员将告知观察护士研究过程中使用的量表。 综合诊所护士将进行常规护理干预。 护士与研究不存在利益冲突。

首先，在综合诊所门口等待研究人员抽血且符合样本选择标准的参与者将被告知研究情况，并获得儿童和家长的知情同意。 然后，将通过询问有关数据收集表格和处理中的参与者及其父母的特征的问题来记录数据。 符合标准的儿童将根据研究人员创建的随机名单分配到申请组。

研究的数据评估/统计方法 数据的描述性统计；平均值、标准差（中值、最小值、最大值）将以频率和百分比值的形式给出。 定量数据的正态性假设将通过夏皮罗-威尔克检验进行检查。 单向方差分析（用于二元比较的 Bonferroni 或 Tukey 检验）将用于正态分布的变量，而 Kruskal-Wallis 检验（用于二元比较的 Dunn 检验）将用于不提供正态性假设的变量。 定量数据之间的相关性将通过 Pearson 或 Spearman 的 Rho 相关系数来评估。 分类变量之间的关系将通过皮尔逊卡方检验或费舍尔全概率检验进行检查。

使用SPSS(22.0)软件对数据进行分析。 所有分析中的显着性水平均确定为 0.05。