Optimal Timing for Initiation of Biofeedback-Assisted Relaxation Training in Hospitalized Coronary Heart Disease Patients With Sleep Disturbances
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical studies have shown that biofeedback-assisted relaxation positively influences the treatment outcomes of sleep disturbance. However, there are only few studies reporting the timing of relaxation training initiation, and the relationships between the timing of initiation and the effectiveness of relaxation remain unclear. OBJECTIVES: The aim of this study was to determine the optimal timing for initiating nurse-led biofeedback-assisted relaxation on hospitalized coronary heart disease patients with sleep disturbance. METHODS: An experimental pretest and repeated posttest design was used to compare the effectiveness of nurse-led biofeedback-assisted relaxation. A total of 128 patients with coronary heart disease were randomly assigned to 1 of 4 groups: morning group, night group, morning-night group, or control group. Outcome measures included self-report of sleep-related indicators, the scores of the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and the Zung's Self-rating Anxiety Scale (SAS), and the dosage of sleep medication used. A 2-way analysis of variance and a simple effect test were used to analyze the differences among the 4 groups. RESULTS: No significant differences could be detected at baseline. Compared with the control group, the nurse-led biofeedback-assisted relaxation yielded a greater benefit for patients in the 3 intervention groups. Group and time factors (pretest-protest) could explain the variation in the effectiveness of this program (main effect P < .01). There were statistical differences among the groups: patients in the night group (FSOL = 33.15, P < .001; FTST = 17.99, P < .001; FSE = 10.26, P = .002; FPSQI = 27.38, P < .001; FSAS = 54.39, P < .001, respectively) and in the morning-night group (FSOL = 33.62, P < .001; FTST = 34.13, P < .001; FSE = 24.04, P < .001; FPSQI = 31.26, P < .001; FSAS = 73.93, P < .001, respectively) had slightly shorter sleep latency, experienced fewer awakenings, reported higher sleep quality, and used significantly fewer sleep medications than the morning group did (F = 32.97, P < .001). CONCLUSIONS: The timing of the initiation of nurse-led biofeedback-assisted relaxation was 1 of the factors affecting the effectiveness of relaxation. Relaxation training either at night or in the morning-night combination could effectively enhance sleep quality and decrease the need for of sleep medications in hospitalized patients with sleep disturbance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».