The Effects of Repeated Thermal Therapy on Quality of Life in Patients with Type II Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Decreased quality of life in diabetes is associated with poor health outcomes. Far-infrared sauna treatments improve the quality of life for those with chronic pain, chronic fatigue syndrome, depression, and congestive heart failure. The objective of this study is to determine whether far-infrared saunas have a beneficial effect on quality of life in those with type II diabetes. DESIGN: This was a sequential, longitudinal, interrupted time series design study. SETTING/LOCATION: The setting was Fraser Lake BC, a rural village in central British Columbia, Canada. SUBJECTS: All patients of the Fraser Lake Community Health Center with type II diabetes were invited to participate in this study. INTERVENTIONS: The study consisted of 20-minute, 3 times weekly infrared sauna sessions, over a period of 3 months. OUTCOME MEASURES: To assess quality of life, subjects completed the 36-item Short-form Health Survey Version 2 (SF-36v2) questionnaire as well as "Zero-to-Ten" Visual Analogue Scales. Baseline study parameters were measured within 1 week prior to commencing sauna sessions. Postintervention measurements were collected between 1 and 3 days after the last sauna session. RESULTS: Physical health, general health, and social functioning indices of the SF-36v2 improved. Visual Analogue Scales for stress and fatigue improved. CONCLUSIONS: Far-infrared sauna use maybe associated with improved quality of life in people with type II diabetes mellitus. Uptake of infrared saunas use is greater than the uptake of other lifestyle interventions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».