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Enregistrement W1970439385 · doi:10.1097/jcn.0b013e318297c41b

Optimal Timing for Initiation of Biofeedback-Assisted Relaxation Training in Hospitalized Coronary Heart Disease Patients With Sleep Disturbances

2013· article· en· W1970439385 sur OpenAlex
Lina Wang, Hong Tao, Yue Zhao, Xiu-rong Jiang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Cardiovascular Nursing · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensEmergent BioSolutions (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRelaxation (psychology)Pittsburgh Sleep Quality IndexBiofeedbackPhysical therapyMorningAnalysis of varianceRelaxation TherapyAnxietySleep disorderRepeated measures designStatistical significanceSleep qualityInternal medicineInsomniaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle